在 Pandas 中组合列并加入非缺失值

如何解决在 Pandas 中组合列并加入非缺失值

想象一下，我有一个这样的数据框：

df = pd.DataFrame([[1,2,3,None],[1,[None,1]],columns=["A","B","C","AA"])

A	B	C	AA
1	2	3
1	2	3
	2	3	1

AA 列实际上与 A 相同，但在数据处理管道的某个重要步骤中出现了拼写错误。

我怎样才能真正将 ['AA'] 重命名为 ['A'] 并移动非缺失值？示例：

A	B	C
1	2	3
1	2	3
1	2	3

我想如果我这样做：

df['A'] = df['AA']

空值将被复制。

那么，这里有什么提示吗？

解决方法

你可以试试combine_first：

In [8]: df.assign(A=df.A.combine_first(df.AA)).drop(columns='AA')
Out[8]: 
     A  B  C
0  1.0  2  3
1  1.0  2  3
2  1.0  2  3
3  1.0  2  3

,

将它们加在一起：

df['A'] = df[['A','AA']].sum(axis=1)

结果是：

     A  B  C   AA
0  1.0  2  3  NaN
1  1.0  2  3  NaN
2  1.0  2  3  NaN
3  1.0  2  3  1.0

,

要添加到@mullinscr，首先对列求和，然后删除“AA”列

df['A'] = df[['A','AA']].sum(axis=1)
df.drop('AA',axis=1,inplace=True)