索引数据帧

时间:2019-02-20 11:59:35

标签: python pandas dataframe indexing

我是Python的新手,我正在尝试使用索引来获取每一行的姓氏。

import numpy as np
import pandas as pd
def manager(vec):
    for i,val in enumerate(vec):
        if val == np.NaN:
            break

        return vec[i - 1]

df = pd.DataFrame({'ID':[23,15,20], 'L1_name': ['Andrew','Thomas','Thomas'],
                'L1_ID': [234,994,994],'L2_Name':['Andrew','Alice','Thomas'],'L2_ID':[234,237,994],
                'L3_Name':['Jerico','Sarah',np.nan],'L3_ID':[453,237,np.nan]})

    df['new'] = df.apply(manager, axis=1)
df

我在做什么错,有人吗?

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

使用filter逐行填充缺失值的每一行,最后按位置填充最后一列:

s = df.filter(like='Name').ffill(axis=1).iloc[:,-1]
print (s)
0    Jerico
1     Sarah
2    Thomas
Name: L3_Name, dtype: object

答案 1 :(得分:0)

我认为这可行

def manager(vec):
    return vec.dropna().iloc[-2]