Pandas：使用另一列的值填充缺失值

Question

我进行了一次Pandas合并，现在有两列 - col_x 和 col_y。我想要将col_y中的值填充到col_x中，但仅限于col_y不是NaN或具有值的行。我想保留col_x中的原始值，并只有在NaN时才从col_y替换。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
                   'i': [0, 1, 2, 3],
                   'c': [np.nan, {'a':'A'}, np.nan, {'b':'B'}],
                   'd': [{'c':'C'}, np.nan, {'d':'D'}, np.nan]
                 })

期望输出：

i    c         d
0  {'c':'C'}   {'c':'C'}      
1  {'a':'A'}   np.nan
2  {'d':'D'}   {'d':'D'}
3  {'b':'B'}   np.nan

- kms

Answer 1

你只是想要填充缺失值吗？

df.c.fillna(df.d, inplace=True)

- Chris

Answer 2

您可以使用np.where()函数。

因此，类似以下内容：

df['c'] = np.where(df['c'].isna(), df['d'], df['c'])

这应该能解决问题！第一个参数是要检查的条件，第二个参数是如果条件为真要返回的内容，第三个参数是如果条件为假要返回的内容。

- Ethan Singer

Answer 3

尝试：

df["c"] = [y if str(x) == "nan" else x for x,y in zip(df.c,df.d)]

可能有更简洁的方法，但这是一行代码

- Michael S.