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python - 仅当没有 NaN 时，如何在 Pandas 数据框中加入两列的值

问题描述

我正在尝试在 DataFrame 的新列中加入两个字符串，但尝试了几种方法但都没有奏效，我最接近的是 lambda 公式，但仍然无法理解问题。任何人都可以帮忙吗？

数据框：

    full_name   certificacion   company
member_#            
296057  John Doe    A          CO3
155977  Jane Doe    NaN        CO2
228610  Johnny Doe  A, C       CO3

我需要一个具有“full_name”和“certification”的新列：

member_name
John Doe, A
Jane Doe
Johnny Doe, A, C

我在尝试：

df['member_name'] = df[df.columns[['full_name', 'certificacion']]].apply(
    lambda x: ', '.join() if x['certificacion'].notnull() else x['full_name'], axis=1)

但是得到一个错误：

IndexError：只有整数、切片 ( :)、省略号 ( ...)、numpy.newaxis ( None) 和整数或布尔数组是有效的索引

我是 Pandas 的新手，已经尝试了上述 lambdas 函数的几种变体，但我似乎找不到正确的语法。

谢谢

标签： pythonpandasdataframenotnull

解决方案

+由于两列都是字符串，因此您可以使用with , between将它们相加。然后对于NaN刚刚处理那些使用np.where()逻辑的行，full_name而不是member_name：

df['member_name'] = df['full_name'] + ', ' + df['certificacion']
df['member_name'] = np.where((df['member_name'].isna()), df['full_name'], df['member_name'])

输出：

member_#      full_name certificacion company       member_name
0    296057    John Doe             A     CO3       John Doe, A
1    155977    Jane Doe           NaN     CO2          Jane Doe
2    228610  Johnny Doe          A, C     CO3  Johnny Doe, A, C

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