将 2 列中的值合并为 Pandas 数据框中的单列 [英] Coalesce values from 2 columns into a single column in a pandas dataframe

问题描述

我正在寻找一种行为类似于 T-SQL 中的合并的方法.我有 2 列(A 列和 B 列)在 Pandas 数据框中稀疏填充.我想使用以下规则创建一个新列:

I'm looking for a method that behaves similarly to coalesce in T-SQL. I have 2 columns (column A and B) that are sparsely populated in a pandas dataframe. I'd like to create a new column using the following rules:

1. 如果列 A 中的值不为空，则将该值用于新列 C
2. 如果 A 列中的值为空，则将 B 列中的值用于新的 C 列

就像我提到的，这可以通过合并函数在 MS SQL Server 中完成.我还没有为此找到一个好的pythonic方法；存在吗?

Like I mentioned, this can be accomplished in MS SQL Server via the coalesce function. I haven't found a good pythonic method for this; does one exist?

推荐答案

使用 combine_first():

In [16]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, size=(10, 2)), columns=list('ab'))

In [17]: df.loc[::2, 'a'] = np.nan

In [18]: df
Out[18]:
     a  b
0  NaN  0
1  5.0  5
2  NaN  8
3  2.0  8
4  NaN  3
5  9.0  4
6  NaN  7
7  2.0  0
8  NaN  6
9  2.0  5

In [19]: df['c'] = df.a.combine_first(df.b)

In [20]: df
Out[20]:
     a  b    c
0  NaN  0  0.0
1  5.0  5  5.0
2  NaN  8  8.0
3  2.0  8  2.0
4  NaN  3  3.0
5  9.0  4  9.0
6  NaN  7  7.0
7  2.0  0  2.0
8  NaN  6  6.0
9  2.0  5  2.0

这篇关于将 2 列中的值合并为 Pandas 数据框中的单列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！