如何在 pandas 中实现SQL合并 [英] How to implement sql coalesce in pandas

查看:33
本文介绍了如何在 pandas 中实现SQL合并的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

我有一个数据框

df = pd.DataFrame({"A":[1,2,np.nan],"B":[np.nan,10,np.nan], "C":[5,10,7]})
     A     B   C
0  1.0   NaN   5
1  2.0  10.0  10
2  NaN   NaN   7 

我想添加一个新列"D".预期输出为

I want to add a new column 'D'. Expected output is

     A     B   C    D
0  1.0   NaN   5    1.0
1  2.0  10.0  10    2.0
2  NaN   NaN   7    7.0

提前谢谢!

推荐答案

另一种方法是用A,B,C顺序显式填充D列.

Another way is to explicitly fill column D with A,B,C in that order.

df['D'] = np.nan
df['D'] = df.D.fillna(df.A).fillna(df.B).fillna(df.C)

这篇关于如何在 pandas 中实现SQL合并的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!

查看全文
登录 关闭
扫码关注1秒登录
发送“验证码”获取 | 15天全站免登陆