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我已经浏览了几篇文章,它们要么仅适用于一列的示例,要么仅适用于 NaN 或 0 值——但不能同时适用于两者。
我的 df 看起来像这样。我想用在它右边的四列中找到的非缺失或非零字符串填写“Main”列。
当前 df =
import pandas as pd
d = {'Main': ['','','',''], 'col2': ['Big','','',0], 'col3': [0,'Medium',0,''], 'col4': ['','','Small',''], 'col5':['',0,'','Vsmall']}
df = pd.DataFrame(data=d)
+------+------+--------+-------+--------+
| Main | Col2 | Col3 | Col4 | Col5 |
+------+------+--------+-------+--------+
| | Big | 0 | ... | |
+------+------+--------+-------+--------+
| | ... | Medium | ... | 0 |
+------+------+--------+-------+--------+
| | | 0 | Small | |
+------+------+--------+-------+--------+
| | 0 | ... | ... | Vsmall |
+------+------+--------+-------+--------+
+--------+------+--------+-------+--------+
| Main | Col2 | Col3 | Col4 | Col5 |
+--------+------+--------+-------+--------+
| Big | Big | 0 | ... | |
+--------+------+--------+-------+--------+
| Medium | ... | Medium | ... | 0 |
+--------+------+--------+-------+--------+
| Small | | 0 | Small | |
+--------+------+--------+-------+--------+
| Vsmall | 0 | ... | ... | Vsmall |
+--------+------+--------+-------+--------+
最佳答案
想法是替换0
和空字符串到缺失值 DataFrame.mask
,然后回填缺失的行并最后选择第一列:
c = ['col2','col3','col4','col5']
df['Main'] = df[c].mask(df.isin(['0','',0])).bfill(axis=1).iloc[:, 0]
print (df)
Main col1 col2 col3
0 Big Big None
1 Medium 0 Medium None
2 Small 0 Small
DataFrame.where
:
['col2','col3','col4','col5']
df['Main'] = df[c].where(df.isin(['Big','Medium','Small','Vsmall'])).bfill(axis=1).iloc[:,0]
print (df)
Main col1 col2 col3
0 Big Big None
1 Medium 0 Medium None
2 Small 0 Small
print (df[c].mask(df.isin(['0','',0])))
#print (df[c].where(df.isin(['Big','Medium','Small','Vsmall'])))
col1 col2 col3
0 Big None NaN
1 NaN Medium None
2 NaN NaN Small
print (df[c].mask(df.isin(['0','',0])).bfill(axis=1))
col1 col2 col3
0 Big NaN NaN
1 Medium Medium None
2 Small Small Small
关于 python / Pandas : if value is NaN or 0 then fill with the value from the next column within the same row,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60824684/
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