Question

如果 Number 包含一些值而 Code 包含0，则我尝试用值填充列 Final 代码中的0，应替换为 Number 列的值，我可以这样做：

df['Final'] = np.where(df['Code'] == 0, df['Number'], df['Code'])

但对于行号5、6和7我遇到了一个问题，该值应位于最终列中，该列应至少填充00个值。熊猫如何做到这一点？双零（00）只能连续出现。

Answer 1

您可以将Series.str.count的值与|的{{1}}和bitwise OR的{{1}}与numpy.where的链条3条件进行比较：

详细信息：

bitwise AND

Answer 2

我们可以在两列中count归零，然后在np.where中取零：

count1 = df['Number'].astype(str).str.count('0') 
count2 = df['Code'].replace(0, np.NaN).astype(str).str.count('0')

df['Final'] = np.where(df['Code']==0 | (count1<count2), df['Number'], df['Code'])

输出

   No    Number      Code     Final
0   1  78797071         0  78797071
1   2         0  89797071  89797071
2   3         0  57797074  57797074
3   4  39797571         0  39797571
4   5  62170000  62175268  62175268
5   6  52130000  52000000  52000000
6   7  52146700  52140000  52140000

如何在多个条件下在数据框的新列中填充值

2 个答案: