如何将pandas列分配给其他列，如果是nan则默认值？

Question

我有

df =

a
1
nan
3

我想要一些语法

df["b"] = df["a"] or 5

创建

a     b
1     1
nan   5
3     3

熊猫支持这样的东西吗？

奖金：

每个索引/组/任何内容的不同默认值如何？

Answer 1

您可以使用np.where

df['b'] = np.where(df['a'].isna(), 5, df['a'])
print(df)

     a    b
0  1.0  1.0
1  NaN  5.0
2  3.0  3.0

Answer 2

import pandas as pd
import numpy as np


df = pd.DataFrame({"a": [1, np.nan, 3]})
df["b"] = df["a"].fillna(5)
print(df)

     a    b
0  1.0  1.0
1  NaN  5.0
2  3.0  3.0

深入研究the doc提供了标准的熊猫解决方案。无需经历numpy。

Answer 3

您可以为此使用applymap()函数甚至factorize()函数。