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在同一df中将两列合并为一列，消除"0“值

在同一df中将两列合并为一列，消除"0"值可以通过以下步骤实现：

首先，导入所需的库和模块，例如pandas库。

import pandas as pd

创建一个包含两列的DataFrame示例数据。

data = {'Column1': [1, 2, 3, 0, 5],
        'Column2': [0, 0, 0, 4, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

使用pandas的replace()函数将"0"值替换为NaN（缺失值）。

df.replace(0, float('nan'), inplace=True)

使用pandas的combine_first()函数将两列合并为一列。

df['Merged_Column'] = df['Column1'].combine_first(df['Column2'])

最后，使用pandas的drop()函数删除原始的两列。

df.drop(['Column1', 'Column2'], axis=1, inplace=True)

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

data = {'Column1': [1, 2, 3, 0, 5],
        'Column2': [0, 0, 0, 4, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

df.replace(0, float('nan'), inplace=True)
df['Merged_Column'] = df['Column1'].combine_first(df['Column2'])
df.drop(['Column1', 'Column2'], axis=1, inplace=True)

print(df)

这样，两列就会合并为一列，并且消除了"0"值。

相关搜索:在Pandas中，有没有一种方法可以减去同一列中具有相同名称的两个值？在python中将两个值添加到同一列在Python中将两列逐个合并为一列在R中将两列合并为一列在sql中将同一列的时间拆分成两列，并找出这两列之间的差异在同一列上有两个值的条形图在极点中将多个列的不同值合并为一列基于布尔值在pandas中将多列合并为一列如何在R中将两列合并为一列，以便第二列中的每个值都成为第一列中的其他值？如何在使用sql查询获取日期的最新记录时，在同一列中减去两行的值？

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