如何將一些單元格值從 Pandas DF 中的 2 列移動到另一個新列？

Question

所以我正在研究以下 dataframe：

我要做的是將2列（'elected_in'和'campaigned_in_'）的數值合並到一個新列中。

此列應如下所示

新列

• 007
• 鈉
• 043
• 275
• 027
• ETC

關於如何做到這一點的任何提示？ 發現所有與此不太相關的堆棧溢出答案，我也不確定使用什么術語......

提前感謝您的幫助。

Answer 1

您基本上可以使用new列將它們組合起來。 我建議這樣做，因為您在嘗試合並的列中都有數字和字符串作為值。 請參考下面的代碼。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.array([[7, "Bremen", "test"], [4, 5, 6], ["trial", 8, 43]]),
                   columns=['elected', 'b', 'campained'])

# Now combine them
df['number'] = df['elected'] + " " +df['campained']
df.head()

如果您只想要數字，那么您可以使用簡單lambda function 來做到這一點。

import re as re

def find_number(text):
    num = re.findall(r'[0-9]+',text)
    return " ".join(num)

df['new']=df['number'].apply(lambda x: find_number(x))
df.head()

Answer 2

使用iterrows()方法迭代行並根據條件替換值（如果campaigned_in中的值是字符串，則替換為來自elected_in的值）

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"elected_in" : [0.07, "Bremen", "Nied"]})
df['campaigned_in'] = ["Schleswig",45,275]
df["answer"]=df["campaigned_in"]
for index, row in df.iterrows(): 
  if(isinstance(row["campaigned_in"],str)==True):
    row["answer"]=row["elected_in"]
df.head()

更新的 df 看起來像：

    elected_in  campaigned_in   answer
0   0.07        Schleswig       0.07
1   Bremen      45              45
2   Nied        275             275

Answer 3

編輯：更改為 output 是字符串格式

def merge(e,c):
    if str(e).isnumeric(): 
        return e     
    elif str(c).isnumeric():
        return c
    else:
        return np.nan

data = {'elected_in':['007', 'Bremen', 'test1', 182],
         'campaigned_in_':['sh-h', np.nan, '043', 'test2']
       }
df = pd.DataFrame(data)
df['new_column'] = df.apply(lambda x: merge(x.elected_in, x.campaigned_in_), axis = 1)

output：

elected_in  campaigned_in_  new_column
0   007        sh-h         007
1   Bremen     NaN          NaN
2   test1      043          043
3   182        test2        182