pandas：在 DataFrame 中组合两列答案

【问题标题】：pandas: combine two columns in a DataFramepandas：在 DataFrame 中组合两列
【发布时间】：2012-06-13 21:41:39
【问题描述】：

我有一个熊猫DataFrame，其中有多个列：

Index: 239897 entries, 2012-05-11 15:20:00 to 2012-06-02 23:44:51
Data columns:
foo                   11516  non-null values
bar                   228381  non-null values
Time_UTC              239897  non-null values
dtstamp               239897  non-null values
dtypes: float64(4), object(1)

其中foo 和bar 是包含相同数据但名称不同的列。有没有办法将组成foo 的行移动到bar，理想情况下同时保持bar 的名称？

最后 DataFrame 应该显示为：

Index: 239897 entries, 2012-05-11 15:20:00 to 2012-06-02 23:44:51
Data columns:
bar                   239897  non-null values
Time_UTC              239897  non-null values
dtstamp               239897  non-null values
dtypes: float64(4), object(1)

即组成 bar 的 NaN 值被 foo 中的值替换。

【问题讨论】：

标签： python dataframe pandas

【解决方案1】：

您可以直接使用fillna并将结果分配给列'bar'

df['bar'].fillna(df['foo'], inplace=True)
del df['foo']

一般例子：

import pandas as pd
#creating the table with two missing values
df1 = pd.DataFrame({'a':[1,2],'b':[3,4]}, index = [1,2])
df2 = pd.DataFrame({'b':[5,6]}, index = [3,4])
dftot = pd.concat((df1, df2))
print dftot
#creating the dataframe to fill the missing values
filldf = pd.DataFrame({'a':[7,7,7,7]})

#filling 
print dftot.fillna(filldf)

【讨论】：

但请注意，由于 filldf 的索引为 0..3 而 dftot 的索引为 1..4，因此 dftot.fillna(filldf)['a'][4] 将为 nan。不是 7.0

【解决方案2】：

试试这个：

pandas.concat([df['foo'].dropna(), df['bar'].dropna()]).reindex_like(df)

如果您希望该数据成为新列bar，只需将结果分配给df['bar']。

【讨论】：

我没有看到 concat 作为 pandas 命名空间中的函数；我不确定我错过了什么。
你有什么版本的熊猫？该函数记录在这里：pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/…
我正在运行不包含 concat 功能的 pandas 版本 0.6.1。升级到 v 0.7.3 将 concat 带入命名空间。奇迹般有效！谢谢。

【解决方案3】：

更现代的 pandas 版本（至少从 0.12 开始）具有用于 DataFrame 和 Series 对象的 combine_first() and update() 方法。例如，如果你的 DataFrame 被称为 df，你会这样做：

df.bar.combine_first(df.foo)

这只会改变 bar 列的 Nan 值以匹配 foo 列，并且会在原地这样做。要用foo 中的值覆盖bar 中的非Nan 值，您可以使用update() 方法。

【讨论】：

【解决方案4】：

另一个选项，在框架上使用.apply() 方法。您可以根据现有数据重新分配列...

import pandas as pd
import numpy as np

# get your data into a dataframe

# replace content in "bar" with "foo" if "bar" is null
df["bar"] = df.apply(lambda row: row["foo"] if row["bar"] == np.NaN else row["bar"], axis=1) 

# note: change 'np.NaN' with null values you have like an empty string

【讨论】：

感谢@Veenit 的收获

【解决方案5】：

您也可以使用numpy 来做到这一点。

df['bar'] = np.where(pd.isnull(df['bar']),df['foo'],df['bar'])

【讨论】：