python - 根据另一个系列中的值替换系列中的值的快捷方式？

Question

在下面的代码中，如果 a 列中的相应值为 1，我将用空白字符串替换 b 列中的所有 NaN 值.

代码可以工作，但我必须输入 df.loc[df.a == 1, 'b'] 两次。

有更短/更好的方法吗？

    import pandas as pd

    df = pd.DataFrame({
        'a': [1, None, 3],
        'b': [None, 5, 6],
    })

    filtered = df.loc[df.a == 1, 'b']
    filtered.fillna('', inplace=True)
    df.loc[df.a == 1, 'b'] = filtered
    print(df)

Answer 1

如何使用 numpy where 子句来检查 a 和 b 中的值并替换？请参阅下面的模型。我使用列“c”来说明

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
        'a': [1, None, 3],
        'b': [None, 5, 6],
    })
#replace b value if the corresponding value in column a is 1 and column b is NaN
df['c'] = np.where(((df['a'] == 1) & (df['b'].isna())), df['a'], df['b'])
df

原始数据框

     a  b
0   1.0 1.0
1   NaN 5.0
2   3.0 6.0

结果:

      a b   c
0   1.0 NaN 1.0
1   NaN 5.0 5.0
2   3.0 6.0 6.0