根据条件，用相应的列名替换 pandas 数据框中的特定值，

Question

我的熊猫数据框有三个可能的条目：

• 1（整数）
• NaN
• 任意字符串

可以像这样创建一个示例：

pd.DataFrame({'column1':['yes','some_string',np.NaN],
              'column2':[np.NaN,np.NaN,'yes']}, columns=['column1','column2'])

我想实现以下目标：

1. 只要元素值为yes我希望它被替换为列名column1或column2 ；
2. 当元素为 NaN 时，它应该保持不变
3. 如果有一个字符串some_string我想把它放在括号里，附加and和相应的列名： 'column1 and (some_string)'

我尝试了条件df.apply但它没有用，因为它应用于系列，我不知道如何施加条件（=='是'）

我也尝试过熊猫面具，但我不知道如何用不同的元素而不是静态元素替换。

Answer 1

IIUC 尝试添加方括号和 'and'，然后mask yes并radd列名：

new_df = (' and (' + df + ')').mask(df.eq('yes'), '').radd(df.columns)

new_df ：

                     column1  column2
0                    column1      NaN
1  column1 and (some_string)      NaN
2                        NaN  column2

---

步骤分解：

new_df = ' and (' + df + ')'

              column1     column2
0           and (yes)         NaN
1   and (some_string)         NaN
2                 NaN   and (yes)

mask ：

new_df = new_df.mask(df.eq('yes'), '')

              column1 column2
0                         NaN
1   and (some_string)     NaN
2                 NaN        

radd ：

new_df = new_df.radd(df.columns)

                     column1  column2
0                    column1      NaN
1  column1 and (some_string)      NaN
2                        NaN  column2