根据 Pandas 中其他列的相应值替换列值
2019-01-04
975
我正在尝试根据列替换列的值。例如 col1 在前 5 行中有值，而 col2 中有值，因此根据 col2 更新 col1 值。
接下来的五行，col1 中没有值，但 col2 有值，只需跳过这些行，不需要更新 col1，依此类推。
df9["col1"].replace(["s1"], "data_value", inplace=True)
我使用了 用另一个值替换 pandas dataframe 列中的几个值 中的这行代码。它给我的输出只是用数据值替换值，而不是用数据值列内的值替换。
数据框
col1 col2 col3 col4
0 s1 NaN NaN NaN
1 s1 NaN NaN NaN
2 s1 NaN NaN NaN
3 s1 NaN NaN NaN
4 s1 NaN NaN NaN
5 NaN s2 NaN NaN
6 NaN s2 NaN NaN
7 NaN s2 NaN NaN
8 NaN s2 NaN NaN
9 NaN s2 NaN NaN
10 NaN NaN ss1 NaN
11 NaN NaN ss1 NaN
12 NaN NaN ss1 NaN
13 NaN NaN ss1 NaN
14 NaN NaN ss1 NaN
15 NaN NaN NaN ss333
16 NaN NaN NaN ss333
17 NaN NaN NaN ss333
18 NaN NaN NaN ss333
19 NaN NaN NaN ss333
所需输出：
col1 col2 col3 col4
0 0 NaN NaN NaN
1 0 NaN NaN NaN
2 0 NaN NaN NaN
3 0 NaN NaN NaN
4 0 NaN NaN NaN
5 NaN 0 NaN NaN
6 NaN 0 NaN NaN
7 NaN 0 NaN NaN
8 NaN 0 NaN NaN
9 NaN 0 NaN NaN
10 NaN NaN 500 NaN
11 NaN NaN 500 NaN
12 NaN NaN 500 NaN
13 NaN NaN 500 NaN
14 NaN NaN 500 NaN
15 NaN NaN NaN 500
16 NaN NaN NaN 500
17 NaN NaN NaN 500
18 NaN NaN NaN 500
19 NaN NaN NaN 500
2个回答
使用
mask
将所有未缺失值替换为
pop
以提取列
Data
:
df = pd.DataFrame({
'A':[4,5] + [np.nan] * 4,
'B':[np.nan,np.nan,9,4,np.nan,np.nan],
'C':[np.nan] * 4 + [7,0],
'Data':list('aaabbb')
})
print (df)
A B C Data
0 4.0 NaN NaN a
1 5.0 NaN NaN a
2 NaN 9.0 NaN a
3 NaN 4.0 NaN b
4 NaN NaN 7.0 b
5 NaN NaN 0.0 b
df = df.mask(df.notnull(), df.pop('Data'), axis=0)
print (df)
A B C
0 a NaN NaN
1 a NaN NaN
2 NaN a NaN
3 NaN b NaN
4 NaN NaN b
5 NaN NaN b
jezrael
2019-01-04
或者，您也可以使用 where
df = pd.DataFrame({'col1': ['s1']*5+[np.nan]*15,
'col2':[np.nan]*5+['s2']*5+[np.nan]*10,
'col3':[np.nan]*10+['ss1']*5+[np.nan]*5,
'col4':[np.nan]*15+['ss333']*5,
'data_value':[0]*10+[500]*10 })
df = df.where(df.isnull(), df.pop('data_value'), axis = 0)
col1 col2 col3 col4
0 0 NaN NaN NaN
1 0 NaN NaN NaN
2 0 NaN NaN NaN
3 0 NaN NaN NaN
4 0 NaN NaN NaN
5 NaN 0 NaN NaN
6 NaN 0 NaN NaN
7 NaN 0 NaN NaN
8 NaN 0 NaN NaN
9 NaN 0 NaN NaN
10 NaN NaN 500 NaN
11 NaN NaN 500 NaN
12 NaN NaN 500 NaN
13 NaN NaN 500 NaN
14 NaN NaN 500 NaN
15 NaN NaN NaN 500
16 NaN NaN NaN 500
17 NaN NaN NaN 500
18 NaN NaN NaN 500
19 NaN NaN NaN 500
Mohit Motwani
2019-01-04