将Pandas数据框中的两个稀疏列连接在一起

Question

我有一个包含3列的数据框-ID，Match，Match2，我正在寻找创建名为Matchfinal的第三列。 我需要一个使用numpy的函数，该函数查看Match列并查看是否存在True或False。 如果为True，则在Matchfinal列中显示True。 如果为假，则转到Match2列，查看其中是否有True。 如果Match 2的值为True，则它将在Matchfinal列中写入True。 如果在Match和Match2列中都看到了False，则它将在Matchfinal列中写入False。

Example of  dataframe:
ID     Match    Match 2   Matchfinal  
123    True     False     True  
1234   False    True      True
145    False    False     False           
158    False    True      True

The code i am currently using just writes whatever I have in the column Match. 
df['Matchfinal']= df.Match.combine_first(df['Match2'])

Answer 1

尝试：

df['Matchfinal'] = np.where((df['Match']|df['Match 2']), True, False)

Answer 2

这是适用于各种Match*列的通用解决方案：

In [51]: x
Out[51]:
     ID  Match Match2 Match3 Match4
0   123   True  False   True   True
1  1234  False   True  False   True
2   145  False  False  False  False
3   158  False   True  False  False

In [52]: x['Matchfinal'] = x.filter(like='Match').any(1)

In [53]: x
Out[53]:
     ID  Match Match2 Match3 Match4 Matchfinal
0   123   True  False   True   True       True
1  1234  False   True  False   True       True
2   145  False  False  False  False      False
3   158  False   True  False  False       True

Answer 3

df["MatchFinal"] = df.apply(lambda x: any(x), axis=1)

这将是我的首选方式。