合并两列数据并设定优先级

Question

我有一个Pandas数据框，其中有两列A和B。我需要一个新的合并列“result”，其中将A优先于B。我真的认为这很容易，但仍然没有解决方案。你们会怎么做呢？谢谢你们的帮助。

A   B   result
go  for go
go      go
go      go
    for for
    for for

- Vinh

Answer 1

使用 combine_first 或 fillna:

df['result'] = df['A'].combine_first(df['B'])
print (df)
     A    B result
0   go  for     go
1   go  NaN     go
2   go  NaN     go
3  NaN  for    for
4  NaN  for    for

或者：

df['result'] = df['A'].fillna(df['B'])
print (df)
     A    B result
0   go  for     go
1   go  NaN     go
2   go  NaN     go
3  NaN  for    for
4  NaN  for    for

编辑：

要将空格替换为NaN，请使用以下方法：

df = df.replace('', np.nan)

或者：

df = df.mask(df == '')

- jezrael

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Jezrael，感谢您的回复。实际上，我在表格中有空值而不是NaN，并且一开始无法重现您的解决方案，直到我明白我必须将所有空值转换为NaN才能使combine_first起作用。 - Vinh

我现在已经积累了足够的分数，可以投票回答了，这太酷了！ - Vinh

你需要使用 df = df.replace('', np.nan) 或者 df = df.mask('')。我只能用手机回复，所以没有测试过。 - jezrael

这正是我所做的。谢谢，jezrael！ - Vinh