熊猫添加列并通过使用列表理解来填充值

Question

我想在df添加列名A并填充值。 如果a1列具有值，则用df.a1填充df.A，否则用df.a2填充df.A。

tm = pd.DataFrame({'a1':['astr1',np.nan,'astr2',np.nan],'a2':[np.nan,np.nan,np.nan,'astr3']})
tm

    a1      a2
0   str1    NaN
1   NaN     NaN
2   str2    NaN
3   NaN     str2

我要这个。

    a1      a2       A
0   str1    NaN      str1
1   NaN     NaN      NaN
2   str2    NaN      str2
3   NaN     str2     str2

Answer 1

您可以使用numpy.where通过创建面膜isnull ：

tm['A'] = np.where(tm.a1.isnull(), tm.a2, tm.a1)
print (tm)

      a1     a2      A
0  astr1    NaN  astr1
1    NaN    NaN    NaN
2  astr2    NaN  astr2
3    NaN  astr3  astr3

另一个带有combine_first或fillna解决方案：

tm['A'] = tm.a1.combine_first(tm.a2)
print (tm)
      a1     a2      A
0  astr1    NaN  astr1
1    NaN    NaN    NaN
2  astr2    NaN  astr2
3    NaN  astr3  astr3

---

tm['A'] = tm.a1.fillna(tm.a2)
print (tm)
      a1     a2      A
0  astr1    NaN  astr1
1    NaN    NaN    NaN
2  astr2    NaN  astr2
3    NaN  astr3  astr3

最后update解决方案：

tm['A'] = tm.a1
tm.A.update(tm.a2)
print (tm)
      a1     a2      A
0  astr1    NaN  astr1
1    NaN    NaN    NaN
2  astr2    NaN  astr2
3    NaN  astr3  astr3

Answer 2

除了jezraels答案外，您还可以使用pandas Assign 函数 。 例如，他的fillna解决方案可能会以以下形式重铸

tm.assign(A = lambda x:x.a1.fillna(x.a2))

这在熊猫管道中可能是有利的