根据另一列中的值创建新列

Question

我有一个数据框：

 id|concept    |description
 12|           |rewards member
 12|tier one   |
 12|not avail  |rewards member

目标：使用concept或description列中的内容创建一个新列final_desc

有4种可能的情况：

1. 在concept列有值，在description中没有，其中final_desc是concept中的值

2. description列中有值， concept中没有，其中final_desc是description中的值

3. concept列中的值无效，其中final_desc是description中的值

4. concept和description栏均为空，其中final_desc为空

我尝试使用 where 语句，但这不考虑场景 3。

df['final_desc'] = np.where(df['concept'].isnull(), df['description'], df['concept'])

我想我需要一个自定义 function 但不知道如何编写跨列工作

Answer 1

您可以结合使用replace和ffill/bfill ：

df['final_desc'] = (df[['concept','description']].replace('not avail',np.nan)
                     .bfill(1)['concept']
                   )

Output：

   id    concept     description      final_desc
0  12        NaN  rewards member  rewards member
1  12   tier one             NaN        tier one
2  12  not avail  rewards member  rewards member

Answer 2

这可能会奏效：

df['final_desc'] = df.concept.replace('not avail',np.nan).fillna(df.description).fillna(df.concept.replace('not avail',np.nan))