Powiedz, mam dwie kolumny, A i B, w moim dataframe:Jak połączyć dwie kolumny w ramce danych w Pandach?
A B
1 NaN
2 5
3 NaN
4 6
Chcę dostać nową kolumnę, C, która wypełnia komórki NaN w kolumnie B, używając wartości z kolumny A:
A B C
1 NaN 1
2 5 5
3 NaN 3
4 6 6
Jak to zrobić?
Jestem pewien, że to bardzo podstawowe pytanie, ale ponieważ jestem nowy w Pandach, każda pomoc zostanie doceniona!
Można użyć where który jest wektorowy if/else:
df['C'] = df['A'].where(df['B'].isnull(), df['B'])
A B C
0 1 NaN 1
1 2 5 5
2 3 NaN 3
3 4 6 6
Można użyć combine_first:
df['c'] = df['b'].combine_first(df['a'])
Dokumenty: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/generated/pandas.Series.combine_first.html
naprawdę elegancki, to najlepsze rozwiązanie! –
Najpotężniejszy sposób na zrobienie – Axis
df['c'] = df['b'].fillna(df['a'])
Więc co będzie .fillna to czy wypełni wszystkie wartości Nan w ramce danych Możemy przekazać dowolną wartość do niego Tutaj przekazujemy wartość df ['a'] Tak więc ta metoda wstawi odpowiednie wartości "a" do wartości Nan 'b' Ostateczna odpowiedź będzie w " c '
Ta odpowiedź skorzystałaby z krótkiego wyjaśnienia, co robi '.fillna()', a być może także odsyłacza do dokumentacji. –
Bardzo dziękuję za wskazanie klauzuli where, która wydaje się przydatna również w wielu innych celach. Właśnie obejrzałem dokumentację dla tego tutaj: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/generated/pandas.DataFrame.where.html. Zastanawiam się, co robi lokalny argument. Opis jest nieco niejasny. Czy ktoś mógłby mnie oświecić? – runawaykid
możesz to uprościć: 'df ['C'] = df.A.where (df.B.isnull(), df.B)' jako 'isnull' jest dostępne dla df i serii, także ja nie zachęcić praktykę dostępu do kolumn jako atrybutów, które mogą prowadzić do dziwnego zachowania, lepiej to zrobić 'df ['C'] = df ['A']. gdzie (df ['B']. isnull(), df [ 'B']) ' – EdChum
Edytuję mój wpis, masz prawo do dostępu do cols przez atrybut –