从一组列中检索第一个非NA值

Question

我是一个非常新的编码员，所以如果你们能帮助我的话，那就太好了。

假设我有一个数据框：

我可以以“数字”优先的方式组合“数字”和“数字2”，除非没有值（NaN）。当“数字”为NaN时，我们将使用“数字2”中的条目

它应该像这样

换句话说，我想组合“数字”和“数字2”，如果“数字”为NaN，则使用“数字2”的输入。如果“数字”有一个条目，请将其保留为合并的条目。这类似于合并两个数据帧的左合并。

顺便说一句，我正在使用python和pandas。

更新：尝试使用np.where

不带np的输出。其中：

np输出，其中：

Answer 1

或者您可以使用AND n.n > 0 ：

0

然后只需INSERT @num(n) SELECT TOP (255) row_number() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)) Number2列

Answer 2

bfill(axis=1)和iloc

df = pd.DataFrame({
    'Name': df['Name'],
    'Number': df.filter(like='Number').bfill(axis=1).iloc[:,0]
})

Answer 3

您不需要merge。您可以为此使用numpy.where：

import numpy as np

df['Number'] = np.where(df['Number'].isna(), df['Number 2'], df['Number'])