下面是我的代碼：import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame({ 'object': ['a', 'b', 'c',np.nan], 'numeric': [1, 2, np.nan , 4], })df['both'] = df['object'] + '__' + df['numeric'].astype(str)運(yùn)行后是df這樣的：object numeric botha 1 a__1.0b 2 b__2.0c nan c__nannan 4 nan在上面的列中，both我需要而不是NaN添加任何內(nèi)容，并且列中添加的數(shù)字both應(yīng)該看起來與numeric列中的一樣（不添加.0等）。所以，我想得到：object numeric botha 1 a__1b 2 b__2c nan c__nan 4 4__
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qq_花開花謝_0
TA貢獻(xiàn)1835條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個贊
只需運(yùn)行 if 語句來檢查您是否有空值。
你可以使用fillna，但你會在兩邊都有不匹配的'__'。
conditions = [(df['numeric'].isnull()),
(df['object'].isnull())]
outputs = [df["object"].astype(str) + "__", df["numeric"].astype(str) + "__"]
df['both'] = np.select(conditions,outputs,default=
df['object'] + '__' + df['numeric'].astype(str))
print(df)
object numeric both
0 a 1.0 a__1.0
1 b 2.0 b__2.0
2 c NaN c__
3 NaN 4.0 4.0__
如果您正在使用，pandas 0.24+那么您可以利用Int64處理 nan 值的 dtype ：
在這里閱讀更多
df['numeric'] = df['numeric'].astype('Int64')
df['both'] = np.select(conditions,outputs,default=
df['object'] + '__' + df['numeric'].astype(str))
print(df)
object numeric both
0 a 1 a__1
1 b 2 b__2
2 c NaN c__
3 NaN 4 4__
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