根據Pandas DataFrame中的值將行值復制到相鄰列

Question

我有一個帶有兩列A和B的pandas DataFrame，其中包含數值或NaN。 如果一列中出現數值，則另一列中的對應單元格將始終為NaN，例如：

    A    B
0  123  NaN
1  456  NaN
2  NaN  789

我想復制（或移動）A列中的所有非NaN值以覆蓋B列中的相應NaN，例如：

    A    B
0  123  123
1  456  456
2  NaN  789

基於對類似問題的答復 ，我提出了：

mask = (df['A'] != np.nan)&(df['B'] == np.nan)
df['B'][mask] = df['A'][mask]

但這不會導致任何變化。 誰能解釋我要去哪里錯了？

Answer 1

您可以使用combine_first或fillna ：

df.B = df.B.combine_first(df.A)
print (df)
       A      B
0  123.0  123.0
1  456.0  456.0
2    NaN  789.0

要么：

df.B = df.B.fillna(df.A)
print (df)
       A      B
0  123.0  123.0
1  456.0  456.0
2    NaN  789.0

ANF如果沒有NaN值在B更換投后int ：

df.B = df.B.fillna(df.A).astype(int)
print (df)
       A    B
0  123.0  123
1  456.0  456
2    NaN  789