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python - Pandas - Fillna 或 where 基于条件的函数

问题描述

我需要创建一个新列indicator，其值为code. 我不能使用 if else 语句，因为code在列中的其他地方可以有一个值和相同的值second code。任何帮助，将不胜感激。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'date': ['2019-04-19','2019-04-20','2019-05-03', '2019-05-04',
             '2019-10-01','2019-10-07','2019-10-11', '2019-11-20'],
    'category': ['ID F', 'ID F', 'ID F', 'ID F',
             'ID B', 'ID B', 'ID B', 'ID B'],
    'code': ['None', 'None', 'None', '8008',
             'None', 'None', '9001', 'None'],
    'second_code': ['None', 'None', '8008', 'None',
             'None', 'None', 'None', 'None']})

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], infer_datetime_format=True)


date    category    code    second_code
0   2019-04-19  ID F    None    None
1   2019-04-20  ID F    None    None
2   2019-05-03  ID F    None    8008
3   2019-05-04  ID F    8008    None
4   2019-10-01  ID B    None    None
5   2019-10-07  ID B    None    None
6   2019-10-11  ID B    9001    None
7   2019-11-20  ID B    None    None

所需的数据框

date    category       code    second_code indicator
0   2019-04-19  ID F    None    None    None
1   2019-04-20  ID F    None    None    None
2   2019-05-03  ID F    None    8008    8008
3   2019-05-04  ID F    8008    None    None
4   2019-10-01  ID B    None    None    None
5   2019-10-07  ID B    None    None    None
6   2019-10-11  ID B    9001    None    9001
7   2019-11-20  ID B    None    None    None

编辑：

我努力了：

df['indicator'] = np.where(df['new_code'].notnull(), df['new_code'], np.where(df['code']).notnull(), df['code'], np.nan)

但我得到了错误 AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'notna'

标签： pythonpandas

解决方案

最简单的方法应该是使用该fillna函数和drop_duplicates以确保我们第一次获得特定代码出现在列中。

# First we need to replace the "None" with actual NaN values
df = df.replace("None", np.nan)

df["indicator"] = df["second_code"].fillna(df["code"]).drop_duplicates()

df
        date category  code second_code indicator
0 2019-04-19     ID F   NaN         NaN       NaN
1 2019-04-20     ID F   NaN         NaN       NaN
2 2019-05-03     ID F   NaN        8008      8008
3 2019-05-04     ID F  8008         NaN       NaN
4 2019-10-01     ID B   NaN         NaN       NaN
5 2019-10-07     ID B   NaN         NaN       NaN
6 2019-10-11     ID B  9001         NaN      9001
7 2019-11-20     ID B   NaN         NaN       NaN

本质上，我是在告诉熊猫：取列“second_code”，并用“code”中的值填写“second_code”中的任何缺失值（NaN）。然后，从上述操作中删除任何潜在的重复条目，并将此结果分配给“指标”列。

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