使用 Pandas 将值从一列复制到另一列
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原文地址: http://stackoverflow.com/questions/51039698/
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StackOverFlow
Copy values from one column to another using Pandas
提问by Yiyi
I have a DataFrame with two columns X and Y:
我有一个包含两列 X 和 Y 的 DataFrame：
X Y
0 0 111.0
1 3 NaN
2 1 NaN
3 1 112.0
4 2 113.0
5 2 NaN
6 3 114.0
7 3 115.0
8 1 NaN
9 2 116.0
I want to copy in Y only the values of X that correspond to the rows where a NaN is. The expected result should look like this
我只想在 Y 中复制与 NaN 所在行对应的 X 值。预期的结果应该是这样的
X Y
0 0 111
1 3 3
2 1 1
3 1 112
4 2 113
5 2 2
6 3 114
7 3 115
8 1 1
9 2 116
Is there any way to achieve this?
有没有办法实现这一目标？
回答by Sreeram TP
You can simply use the fillna()function available in pandas to solve this very efficiently.
您可以简单地使用fillna()pandas 中可用的函数来非常有效地解决这个问题。
Below code explains how to it in Python.
下面的代码解释了如何在 Python 中使用它。
df = pd.DataFrame()
df['X'] = [0, 3, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 1, 2]
df['Y'] = [111.0, np.nan, np.nan, 112, 113, np.nan, 114, 115, np.nan, 116]
df['Y'] = df['Y'].fillna(df['X'])
print(df)
回答by Rakesh
Use df["Y"].fillna(df["X"])
用 df["Y"].fillna(df["X"])
Ex:
前任：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"X": [3, 4, 5, 6], "Y": [10, np.nan, 7, np.nan]})
df["Y"] = df["Y"].fillna(df["X"])
print(df)
Output:
输出：
X Y
0 3 10.0
1 4 4.0
2 5 7.0
3 6 6.0
回答by Allan J
Here one liner:
这里有一个班轮：
df.loc[df['Y'].isnull(), 'Y'] = df['X']
回答by U10-Forward
Another way:
其它的办法：
df['Y'] = [row[-2] if row[-1]=='Nan' else row[-1] for row in df.itertuples()]
print(df)
Output:
输出：
X Y
0 0 111
1 3 3
2 1 1
3 1 112
4 2 113
5 2 2
6 3 114
7 3 115
8 1 1
9 2 116
