比较来自另一列的 python pandas 中的缺失值答案

【问题标题】：Compare missing values in python pandas from another column比较来自另一列的 python pandas 中的缺失值
【发布时间】：2021-04-09 15:19:40
【问题描述】：

我有一个熊猫数据框，它由两列值组成。某些值丢失了，我想创建第三列来标记两列中是否缺少值或是否已填充。我不确定如何执行此操作，因为我是新手，您能提供的任何帮助将不胜感激

#input 
df = {'First': ['','','A','B','B','C'], 
  'Second': ['12', '', '10', '', '', '11']}
df = pd.DataFrame(data = d)

#Possible output of third column
df['Third'] = ['Secondfilled', 'missing', 'bothfilled', 'Firstfilled', 'Firstfilled', bothfilled']

【问题讨论】：

标签： python pandas compare missing-data

【解决方案1】：

没有 ifelse 或自定义函数的单行解决方案。通过@SeaBean 的建议进行了改进！

d = {0: 'Missing', 1: 'FirstFilled', 2: 'SecondFilled', 3: 'BothFilled'}
df['Third'] = (df.ne('')*(1,2)).sum(1).map(d)

输出：

print(df)

  First Second         Third
0           12  SecondFilled
1                    Missing
2     A     10    BothFilled
3     B          FirstFilled
4     B          FirstFilled
5     C     11    BothFilled

【讨论】：

赞成。也可以用.sum(1)替换.apply(sum, axis = 1)，进一步简化。
好主意！谢谢

【解决方案2】：

您可以将apply() 与查找字典一起使用。

lookup = {'10': 'Firstfilled', '01': 'Secondfilled', '11': 'bothfilled', '00': 'missing'}

def fill(row):
    key = '00'

    if row['First'] != '':
        key = '1' + key[1]

    if row['Second'] != '':
        key = key[0] + '1'

    return lookup[key]

df['Third'] = df.apply(fill, axis=1)

# print(df)

  First Second         Third
0           12  Secondfilled
1                    missing
2     A     10    bothfilled
3     B          Firstfilled
4     B          Firstfilled
5     C     11    bothfilled

【讨论】：