2 回答

TA貢獻(xiàn)1827條經(jīng)驗(yàn) 獲得超9個(gè)贊
使用(如果 None 是字符串,首先替換為np.nan: df=df.replace('None',np.nan)):
df_new=df.ffill().bfill()[['Col1','Col3']]
print(df_new)
Col1 Col3
0 Apple 192
1 Banana 89
2 Banana 892
基于更新:
df.bfill(axis=1)[['Col1','Col3','Col4']]
Col1 Col3 Col4
0 Apple 192 abc
1 Banana 89 bcd
2 Cake 892 aaa

TA貢獻(xiàn)1811條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊
創(chuàng)建您的映射dict,groupby使用first
d={'Col1':'Col1','Col2':'Col1','Col3':'Col3','Col4':'Col4','Col5':'Col4'}
Yourdf=df.mask(df=='None').groupby(d,axis=1).first()
Out[88]:
Col1 Col3 Col4
0 Apple 192 abc
1 Banana 89 bcd
2 Cake 892 aaa
添加回答
舉報(bào)