根據條件，用相應的列名替換 pandas 數據框中的特定值，

Question

我的熊貓數據框有三個可能的條目：

• 1（整數）
• NaN
• 任意字符串

可以像這樣創建一個示例：

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

我想實現以下目標：

1. 只要元素值為yes我希望它被替換為列名column1或column2 ；
2. 當元素為 NaN 時，它應該保持不變
3. 如果有一個字符串some_string我想把它放在括號里，附加and和相應的列名： 'column1 and (some_string)'

我嘗試了條件df.apply但它沒有用，因為它應用於系列，我不知道如何施加條件（=='是'）

我也嘗試過熊貓面具，但我不知道如何用不同的元素而不是靜態元素替換。

Answer 1

IIUC 嘗試添加方括號和 'and'，然后mask yes並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

---

步驟分解：

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