支持 Nan 的 Pandas Lambda 函数

Question

我正在尝试在 Pandas 中编写一个 lambda 函数来检查 Col1 是否为 Nan，如果是，则使用另一列的数据。我在获取代码（下方）以正确编译/执行时遇到问题。

 import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame({ 'Col1' : [1,2,3,np.NaN], 'Col2': [7, 8, 9, 10]})
df2=df.apply(lambda x: x['Col2'] if x['Col1'].isnull() else x['Col1'], axis=1)

有没有人知道如何使用 lambda 函数编写这样的解决方案，或者我是否超出了 lambda 的能力？如果没有，您还有其他解决方案吗？谢谢。

原文由 Tyler Russell 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

您需要 pandas.isnull 检查标量是否为 NaN ：

 df = pd.DataFrame({ 'Col1' : [1,2,3,np.NaN],
                 'Col2' : [8,9,7,10]})

df2 = df.apply(lambda x: x['Col2'] if pd.isnull(x['Col1']) else x['Col1'], axis=1)

print (df)
   Col1  Col2
0   1.0     8
1   2.0     9
2   3.0     7
3   NaN    10

print (df2)
0     1.0
1     2.0
2     3.0
3    10.0
dtype: float64

但更好的是使用 Series.combine_first ：

 df['Col1'] = df['Col1'].combine_first(df['Col2'])

print (df)
   Col1  Col2
0   1.0     8
1   2.0     9
2   3.0     7
3  10.0    10

另一个解决方案 Series.update ：

 df['Col1'].update(df['Col2'])
print (df)
   Col1  Col2
0   8.0     8
1   9.0     9
2   7.0     7
3  10.0    10

原文由 jezrael 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议

Answer 2

假设您确实有第二列，即：

df = pd.DataFrame({ 'Col1' : [1,2,3,np.NaN], 'Col2': [1,2,3,4]})

这个问题的正确解决方案是：

 df['Col1'].fillna(df['Col2'], inplace=True)

原文由 Gerges 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议