Pandas 在条件下替换列值

Question

我有以下数据框:

df = pd.DataFrame({'A' : [1., 2., 3., 4.], 'B' : [4., 3., 2., 1.], 'C' : [pd.NaT,8,pd.NaT,0]})
df

每当 C 与 NaT 不同时，我想将 B 列更改为 C 的值。最终结果如下:

Answer 1

使用combine_first :

df['B'] = df['C'].combine_first(df['B'])
print (df)
     A  B    C
0  1.0  4  NaT
1  2.0  8    8
2  3.0  2  NaT
3  4.0  0    0

如果需要 float :

df['B'] = df['C'].combine_first(df['B']).astype(df['B'].dtype)
print (df)
     A    B    C
0  1.0  4.0  NaT
1  2.0  8.0    8
2  3.0  2.0  NaT
3  4.0  0.0    0

或者mask与 notnull :

df['B'] = df['B'].mask(df['C'].notnull(), df['C'])
print (df)
     A  B    C
0  1.0  4  NaT
1  2.0  8    8
2  3.0  2  NaT
3  4.0  0    0

或者numpy.where :

df['B'] = np.where(df['C'].notnull(), df['C'], df['B'])
print (df)
     A  B    C
0  1.0  4  NaT
1  2.0  8    8
2  3.0  2  NaT
3  4.0  0    0