如何在熊猫中连接两列，但通过填充南值？答案

【问题标题】：How to concat two columns in pandas,but by filling the Nan Value?如何在熊猫中连接两列，但通过填充南值？
【发布时间】：2021-03-13 12:25:34
【问题描述】：

好的，所以我有两列“Price 1”和“Price 2”，“Price 1”中的一些值是 Nan，“Price 2”中的一些值是 Nan，但我想将它们连接起来。

我的代码和输出：

F3["Price 1"] = F3["Price 1"].fillna("0")
F3["Price 2"] = F3["Price 2"].fillna("0")

F3.index+=1

F3

    Price 1     Price 2
1   0        54.95
2   34.95    0
3   0        99.99
4   34.84    0
5   124.95   0
6   0        101.50

所以我希望最终是下面的输出：

因此最终价格中的数据将从“价格2”填充，但只有0值将填充到“价格1”中

 Final Price    
1   54.95       
2   34.95   
3   99.99       
4   34.84   
5   124.95  
6   101.50

【问题讨论】：

如果您的数据是相同的模式，那么您可以添加两个价格，即F3['Final Price']=F3["Price 1"]+F3["Price 2"]
df['Final Price'] = df.sum(axis=1)??
它只能 concat str 而不是 float 是我得到的错误
我假设你在做连接之前做了 fillna
是的，我已经完成了填充 na，因为它们之前是“Nan”值，我只是将它们设为 0。

标签： python python-3.x pandas dataframe python-requests

【解决方案1】：

这可能是一个额外的步骤，但如果您想并排查看列表，最好制作一个数据框。

import pandas as pd
import numpy as np

P1 = [np.nan, 34.95, np.nan, 34.84, 124.995, np.nan]
P2 = [54.95, np.nan, 99.99, np.nan, np.nan, 101.50]

df=pd.DataFrame({'Price 1':P1 , 'Price 2' :P2})

# the answer then is to use .fillna() with price 2.
df['Price 3'] = df['Price 2'].fillna(df['Price 1'])
df

输出：

【讨论】：

【解决方案2】：

df = pd.DataFrame({'Price 1' : [0,34.95,None,34.84,124.95 ,None ],
                   'Price 2' : [54.95,None,54.95,None,None ,101.50 ]
                  })

df = df.fillna(0)

df['Final Price'] = df.apply(lambda row: row['Price 2'] if row['Price 1'] == 0 else row['Price 1'],
                     axis=1)

【讨论】：

尽量避免申请，因为它很慢。
嗨，我厌倦了您的公式，但最终价格列与“价格 1”列相同，没有任何变化。 0 值尚未填充 :(
在运行 lambda 行之前是否使用了 fillna(0)？

【解决方案3】：

F3 = F3.fillna(0)
F3['Final price'] = F3['Price 1'].where(F3['Price 1'] != 0, F3['Price 2'])

或者不填充 Nans：

F3['Final price'] = F3['Price 1'].where(~F3['Price 1'].isnull(), F3['Price 2'])

根据：pd.Series.where()

【讨论】：

与评论中发布的答案有何不同？
我可能是在别人评论的时候打字的。道歉。
嗨，我也厌倦了这个公式，但最终价格列与“价格 1”列相同，没有任何变化。 0 值尚未填充 :(
这样写：F3['Price 1'] = F3['Price 1'].astype(float) and F3['Price 2'] = F3['Price 2'].astype(浮动）在公式之前。您已将数据读取为字符串。

【解决方案4】：

感谢大家的帮助，但我终于通过先将其转换为浮点值然后将它们相加来解决它

F1["Price 1"] = F1["Price 1"].fillna("0").astype(float)
F1["Price 2"] = F1["Price 2"].fillna("0").astype(float)

F1['Final Price'] = F1.apply(lambda x: x['Price 1'] + x['Price 2'], axis=1)

【讨论】：

您填写的是字符串而不是整数。 do fillna(0) 通过引入字符串，您将浮点列更改为对象类型