如何基于none / null值追加pandas Dataframe的列？

Question

在一个问题上需要你的帮助。 我的数据框df有3列“对象”数据类型 - opt1，opt2，opt3。

现在我需要创建一个新列var，其中包含以下内容 -

1. 如果opt2和opt3为无/空/空且opt1不是无/空/空： 然后df['var'] = df['opt1']
2. elif opt1和opt3为None / Null / Empty，opt2为None / Null / Empty： 然后df['var'] = df['opt1'] + '|' + df['opt3']
3. elif opt1和opt2为None / Null / Empty，opt3为None / Null / Empty： 然后df['var'] = df['opt1'] + '|' + df['opt2']
4. 其他：df['var'] = df['opt1'] + '|' + df['opt2'] + '|' + df['opt3']

请建议我在Python 3.6中提出上述条件，或者与我分享更好的方法。

Answer 1

我认为需要：

df = pd.DataFrame({'opt1':['',np.nan,'a','a','a',np.nan],
                       'opt2':[np.nan,'b',np.nan,'b','b',np.nan],
                        'opt3':['c','Null',np.nan,'c',np.nan,np.nan]})

print (df)
  opt1 opt2  opt3
0       NaN     c
1  NaN    b  Null
2    a  NaN   NaN
3    a    b     c
4    a    b   NaN
5  NaN  NaN   NaN

#replace strings Null and empty strins to NaN 
df1 = df.mask(df.isin(['Null','']))
#join values per rows with filter out NaNs
df['var'] = df1.apply(lambda x: '|'.join(x.dropna()), 1)
print (df)
  opt1 opt2  opt3    var
0       NaN     c      c
1  NaN    b  Null      b
2    a  NaN   NaN      a
3    a    b     c  a|b|c
4    a    b   NaN    a|b
5  NaN  NaN   NaN