python - 根据 Pandas DataFrame 中的值将行值复制到相邻列

Question

我有一个 pandas DataFrame，有两列，A 和 B，其中包含数值或 NaN。如果一列中出现数值，则另一列中的相应单元格将始终为 NaN，例如:

    A    B
0  123  NaN
1  456  NaN
2  NaN  789

我想复制(或者移动)A 列中的任何非 NaN 值以覆盖 B 列中相应的 NaN，例如:

    A    B
0  123  123
1  456  456
2  NaN  789

基于 this reply 我提出的类似问题:

mask = (df['A'] != np.nan)&(df['B'] == np.nan)
df['B'][mask] = df['A'][mask]

但这不会导致任何变化。谁能解释一下我哪里出错了？

Answer 1

您可以使用 combine_first 或 fillna :

df.B = df.B.combine_first(df.A)
print (df)
       A      B
0  123.0  123.0
1  456.0  456.0
2    NaN  789.0

或者:

df.B = df.B.fillna(df.A)
print (df)
       A      B
0  123.0  123.0
1  456.0  456.0
2    NaN  789.0

Anf 如果在将强制转换替换为 int 后 B 中没有 NaN 值:

df.B = df.B.fillna(df.A).astype(int)
print (df)
       A    B
0  123.0  123
1  456.0  456
2    NaN  789