如何有条件地仅映射列的空行？

Question

如何创建一个映射到字典的新数据框列，但仅适用于空白行，同时保留非空白行的引用列的值？下面我通过将“col1”映射到 x 创建了“新 col”，但我希望仅在“col2”为空的情况下映射到 x，否则使用 col2 中的值。

import pandas as pd
x = {'three':'green','four':'purple','five':'orange'}
d = {'col1': ['three', 'four', 'five'], 'col2':['blue',"","red"]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df['new col']=df['col1'].map(x)

实际结果：

    col1  col2  new col
0   three blue   green
1   four         purple
2   five  red    orange

期望的结果（新的 col 保留第 0 行和第 2 行中的值 'blue' 和 'red'，但将第 1 行映射到 x）：

    col1  col2   new col
0   three  blue  blue
1   four         purple
2   five    red  red

Answer 1

使用np.where

df['newcol']=np.where(df.col2=='',df.col1.map(x),df.col2)
df
Out[607]: 
    col1  col2  newcol
0  three  blue    blue
1   four        purple
2   five   red     red

Answer 2

使用mask 和fillna：

df.col2.mask(df.col2.eq('')).fillna(df.col1.map(x))

0      blue
1    purple
2       red
Name: col2, dtype: object

---

df.assign(newcol=df.col2.mask(df.col2.eq('')).fillna(df.col1.map(x)))

    col1  col2  newcol
0  three  blue    blue
1   four        purple
2   five   red     red

使用loc 的就地选项：

这个选项比np.where 和mask 都慢，但清楚地展示了我们在做什么。

df['newcol'] = df.col2
df.loc[df.col2.eq(''), 'newcol'] = df.col1.map(x)

Answer 3

使用pandas.DataFrame.apply，

df['new col'] = df.apply(
    lambda row: x[row['col1']] if row['col2'] == '' else row['col2'], axis=1)