使用 NaN 合并列

【问题标题】：Merge columns with NaN使用 NaN 合并列
【发布时间】：2018-06-21 18:50:06
【问题描述】：

我正在尝试在 Pandas 中清理一个非常大的数据框。

我有标记为 currentAge、currentAge2、sex、sex2、height、height2、weight、weight2 的列。对于某些行，currentAge 有一个值，而对于其他行，currentAge2 有一个 NaN。它也可以采用另一种方式，对于某些行，currentAge2 有一个值，currentAge 有一个 NaN。其他指标性别、体重和身高也是如此。

我想将常用指标合并在一起，如 currentAge 和 currentAge2，以便有一列 currentAge 没有 NaN。

我该怎么做呢？

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

您需要使用fillna。让我们考虑一下这个数据框，其中一些年龄在 currentAge 列中，而另一些在 currentAge2 列中：

df = pd.DataFrame({'currentAge':[np.nan, 12, 15, 16, np.nan], 
                   'currentAge2':[8, np.nan, np.nan, np.nan, 24]})
   currentAge  currentAge2
0         NaN          8.0
1        12.0          NaN
2        15.0          NaN
3        16.0          NaN
4         NaN         24.0

然后你可以做的是：df['currentAge'] = df['currentAge'].fillna(df['currentAge2']) 用第二列中的值填充第一列中的所有nan，然后你得到：

   currentAge  currentAge2
0         8.0          8.0
1        12.0          NaN
2        15.0          NaN
3        16.0          NaN
4        24.0         24.0

要删除 currentAge2 列，然后执行df = df.drop('currentAge2',1)，您将填充一个简单的 currentAge 列。

【讨论】：

就是这样。非常感谢。我会赞成并批准这个答案。