如何在熊猫中将两列合并为一列？

Question

基本上，我有两列要与某些规则合并在一起。使用以下代码，我构建了一个类似的数据框。

primaryColumn = pd.Series(["Orange", np.nan, np.nan, "Cyan"])
secondaryColumn = pd.Series(["Red", "Green", np.nan, "Blue"])

pd.concat([secondaryColumn, primaryColumn], axis=1)

我基本上想保留第1列中的所有内容，并替换第0列中的任何内容以替换任何nan值，然后保留两列中的所有nan值。它应导致具有以下值的列：

0橙色 1绿色 2 NaN 3青色

我已经尝试过合并和合并，但是当然大多数功能都是用于将数据帧放在一起，而不是列。

Answer 1

这更像fillna

s=primaryColumn.fillna(secondaryColumn)
s
0    Orange
1     Green
2       NaN
3      Cyan
dtype: object

Answer 2

尝试一下...

df.loc[df['1'].isnull(),'1'] = df['0']

Answer 3

fill forward在列轴上

df.ffill(axis=1)

     0        1
0   Red     Orange
1   Green   Green
2    NaN    NaN
3   Blue    Cyan

Answer 4

假设您已将两个源 Series 串联在一起 一个DataFrame，您可以：

       0       1
0    Red  Orange
1  Green     NaN
2    NaN     NaN
3   Blue    Cyan

要生成第三列，请定义一个函数以获取 行或 NaN 中的最后一个有效值：

def lastValid(row):
    ind = row[::-1].first_valid_index()
    return row[ind] if pd.notnull(ind) else np.nan

然后应用此功能，将结果保存在新列中：

df[2] = df.apply(lastValid, axis=1)

结果是：

       0       1       2
0    Red  Orange  Orange
1  Green     NaN   Green
2    NaN     NaN     NaN
3   Blue    Cyan    Cyan

或者，如果您想覆盖 1 列，而不是创建新列， 将 2 更改为 1 。

当您有更多的源列时，它也可以工作，这是唯一的详细信息 使用输出列的正确名称。