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python - 如何用另一列的值填充 Pandas 列的 NaN 值

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-02 15:33:44 27 4
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我有一列在一定数量的行之后缺少值,而另一列则在该点之前缺少值。如何连接这两列,以便有一列包含所有值?

列按原样:

         COL 1      COL 2 
0 A NaN
1 B NaN
2 C NaN
3 NaN D
4 NaN E
5 NaN F

预期输出:

         COL 1      
0 A
1 B
2 C
3 D
4 E
5 F

最佳答案

使用Series.fillnaSeries.combine_first :

df['COL 1'] = df['COL 1'].fillna(df['COL 2'])
<小时/>
df['COL 1'] = df['COL 1'].combine_first(df['COL 2'])

如果还想删除第二列,请添加 DataFrame.pop :

df['COL 1'] = df['COL 1'].fillna(df.pop('COL 2'))
#df['COL 1'] = df['COL 1'].combine_first(df.pop('COL 2'))

关于python - 如何用另一列的值填充 Pandas 列的 NaN 值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59189325/

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