时间戳

首页 > 解决方案 > 根据 Pandas 中其他列的对应值替换列值

python-3.x - 根据 Pandas 中其他列的对应值替换列值

问题描述

我正在尝试根据列替换列的值。例如col1在前 5 行中具有值，而col2具有值，因此根据 col2 更新 col1 值。

接下来的五行 col1 中没有值，但 col2 有值只是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Replacing some values in a pandas dataframe column with another value 中的此代码行。它给我的输出只是用数据值替换值，而不是用数据值列中的值替换。

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

期望的输出：

    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

标签： python-3.xpandasdataframepandas-groupby

解决方案

用于mask将所有未缺失的值替换pop为提取列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

推荐阅读