根据条件，将 pandas 数据框中的特定值替换为相应的列名，

Question

我的 pandas 数据框有三个可能的条目：

• 1（整数）
• NaN
• 任意字符串

可以这样创建一个示例：

pd.DataFrame({'column1':['yes','some_string',np.NaN],
              'column2':[np.NaN,np.NaN,'yes']}, columns=['column1','column2'])

我想实现以下目标：

1. 无论元素值为yes，我都希望将其替换为列名column1 或column2；
2. 当元素为 NaN 时，应保持不变
3. 如果有字符串some_string我要放在括号里，附上and和对应的列名：'column1 and (some_string)'

我尝试了一个条件 df.apply 但它不起作用，因为它应用于 Series 并且我不知道如何施加条件 (=='yes')

我也尝试过熊猫面具，但我不知道如何用不同的元素代替静态元素。

Answer 1

IIUC 尝试添加方括号和“和”，然后将 mask 排除在 yes 和 radd 列名之外：

new_df = (' and (' + df + ')').mask(df.eq('yes'), '').radd(df.columns)

new_df:

                     column1  column2
0                    column1      NaN
1  column1 and (some_string)      NaN
2                        NaN  column2

---

步骤分解：

new_df = ' and (' + df + ')'

              column1     column2
0           and (yes)         NaN
1   and (some_string)         NaN
2                 NaN   and (yes)

mask:

new_df = new_df.mask(df.eq('yes'), '')

              column1 column2
0                         NaN
1   and (some_string)     NaN
2                 NaN        

radd:

new_df = new_df.radd(df.columns)

                     column1  column2
0                    column1      NaN
1  column1 and (some_string)      NaN
2                        NaN  column2