我有兩個文本列 A 和 B。我想采用第一個非空字符串，或者如果 A 和 B 都有值，則采用 A 中的值。C 是我試圖創(chuàng)建的列：import pandas as pdcols = ['A','B']data = [['data','data'], ['','data'], ['',''], ['data1','data2']]df = pd.DataFrame.from_records(data=data, columns=cols) A B0 data data1 data2 3 data1 data2我的嘗試：df['C'] = df[cols].apply(lambda row: sorted([val if val else '' for val in row], reverse=True)[0], axis=1) #Reverse sort to avoid picking an empty string A B C0 data data data1 data data2 3 data1 data2 data2 #I want data1 here預(yù)期輸出： A B C0 data data data1 data data2 3 data1 data2 data1我想我想要 pandas 相當(dāng)于 SQL 合并。
2 回答
飲歌長嘯
TA貢獻1951條經(jīng)驗 獲得超3個贊
您還可以使用numpy.where：
In [1022]: import numpy as np
In [1023]: df['C'] = np.where(df['A'].eq(''), df['B'], df['A'])
In [1024]: df
Out[1024]:?
? ? ? ?A? ? ? B? ? ? C
0? ?data? ?data? ?data
1? ? ? ? ? data? ?data
2? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
3? data1? data2? data1
躍然一笑
TA貢獻1826條經(jīng)驗 獲得超6個贊
讓我們嘗試一下idxmax+ lookup：
df['C'] = df.lookup(df.index, df.ne('').idxmax(1))
或者您可以使用Series.where：
df['C'] = df['A'].where(lambda x: x.ne(''), df['B'])
A B C
0 data data data
1 data data
2
3 data1 data2 data1
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