要将Pandas Dataframe中某些列的非空值填充到新列中,可以使用fillna()
函数结合条件判断来实现。以下是具体的步骤:
步骤1:创建一个新列,用于存储非空值。
df['new_column'] = ''
步骤2:使用条件判断和fillna()
函数将非空值填充到新列中。
df['new_column'] = df['column1'].fillna(df['column2'])
上述代码中,column1
是要填充的列,column2
是用于填充的列。如果column1
中的值为空,则使用column2
中的值进行填充。
要在多个条件下使用np.where()
函数,可以使用逻辑运算符(如&
和|
)将多个条件组合起来。以下是具体的步骤:
步骤1:导入numpy
库。
import numpy as np
步骤2:使用np.where()
函数和逻辑运算符在多个条件下进行条件判断。
df['new_column'] = np.where((condition1) & (condition2), value1, value2)
上述代码中,condition1
和condition2
是要判断的条件,可以是列与值之间的比较、列与列之间的比较等。value1
是满足条件时要赋予的值,value2
是不满足条件时要赋予的值。
需要注意的是,条件判断中的括号是必需的,用于明确条件的优先级。
以上是关于如何将Pandas Dataframe中某些列的非空值填充到新列中以及如何在多个条件下使用np.where()
的解答。
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