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Python：从现有列创建一个新列

[英]Python: create a new column from existing columns

 Kexin Xu  2015-05-15 17:45:37  23,035   6    python/ pandas/ missing-data/ calculated-columns

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问题描述

我正在尝试基于两列创建新列。 假设我想创建一个新的列z，它应该是y的值，当它没有丢失时，并且当y确实缺失时是x的值。 所以在这种情况下，我希望z为[1, 8, 10, 8] 。 

   x   y
0  1 NaN
1  2   8
2  4  10
3  8 NaN

6 条回复

1楼
 Vidhya G  18 已采纳  2015-05-17 20:39:10

新列'z'使用df['z'] = df['y']从列'y' 'z'获取其值。 这将带来缺失的值，因此使用fillna使用列'x'填充它们。 链接这两个动作： 

>>> df['z'] = df['y'].fillna(df['x'])
>>> df
   x   y   z
0  1 NaN   1
1  2   8   8
2  4  10  10
3  8 NaN   8

2楼
 Haleemur Ali  14  2015-05-15 18:38:56

您可以使用apply with option axis=1 。 那么你的解决方案非常简洁。 

df[z] = df.apply(lambda row: row.y if pd.notnull(row.y) else row.x, axis=1)

3楼
 EdChum  4  2015-05-15 18:30:03

使用np.where ： 

In [3]:

df['z'] = np.where(df['y'].isnull(), df['x'], df['y'])
df
Out[3]:
   x   y   z
0  1 NaN   1
1  2   8   8
2  4  10  10
3  8 NaN   8

这里它使用布尔条件，如果true则返回df['x']否则df['y']

4楼
 Kyler Brown  1  2015-05-15 18:13:34

我们假设DataFrame被称为df 。 首先复制y列。 

df["z"] = df["y"].copy()

然后将z的nan位置设置为x中n为z的位置。 

import numpy as np
df.z[np.isnan(df.z)]=df.x[np.isnan(df.z)]


>>> df 
   x   y   z
0  1 NaN   1
1  2   8   8
2  4  10  10
3  8 NaN   8

5楼
 Red Twoon  0  2015-05-15 18:08:02

我不确定我是否理解这个问题，但这会是你想要的吗？

“如果y [i]”将跳过，如果值为none。 

for i in range(len(x));
    if y[i]:
        z.append(y[i])
    else:
        z.append(x[i])

6楼
 ari  0  2015-05-15 19:31:11

update方法几乎就是这样。 唯一需要注意的是， update将在适当的位置执行，因此您必须首先创建副本： 

df['z'] = df.x.copy()
df.z.update(df.y)

在上面的示例中，您将从x开始，并使用y的相应值替换每个值，只要新值不是NaN 。

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