Python/Pandas - 基于列比较构建一个新列答案

【问题标题】：Python/Pandas - building a new column based in columns comparisonPython/Pandas - 基于列比较构建一个新列
【发布时间】：2017-06-22 20:24:55
【问题描述】：

我有这个数据框：

df:
                    CNPJ     Revenues 2016    Revenues 2015     Revenues 2014
0     01.637.895/0001-32     R$ 12.696.658              NaN     R$ 10.848.213   
1     02.916.265/0001-60               NaN   R$ 162.914.526    R$ 142.412.432
2     02.932.074/0001-91               NaN              NaN      R$ 1.928.312
3     03.853.896/0001-40     R$ 19.333.453    R$ 18.891.833     R$ 12.645.986

每一行代表一家公司，每个“收入”列代表公司在参考年份的收入。

我想创建一个名为“last_revenues”的新列，其中包含最后的收入值。如果 2016 年是我们的最后一年，那将是 2016 年，如果我们没有 2016 年但有 2015 年，那么 2015 年将是最后一年。如果我们既没有 2016 也没有 2015，则 last_revenues 将具有 2014 的值。

它必须看起来像这样：

                    CNPJ     last_revenues
0     01.637.895/0001-32     R$ 12.696.658
1     02.916.265/0001-60    R$ 162.914.526
2     02.932.074/0001-91      R$ 1.928.312
3     03.853.896/0001-40     R$ 19.333.453

有人可以建议一种方法吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

df1 = df.set_index('CNPJ')
df1['last_revenues'] = df1.fillna(method='bfill',axis=1).iloc[:,0]

或者正如 DSM 建议的那样，我们可以将其缩短为

df1['last_revenues'] = df1.bfill(axis=1).iloc[:,0]
df1.reset_index()

输出：

                 CNPJ  Revenues 2016   Revenues 2015   Revenues 2014  \
0  01.637.895/0001-32  R$ 12.696.658             NaN   R$ 10.848.213   
1  02.916.265/0001-60            NaN  R$ 162.914.526  R$ 142.412.432   
2  02.932.074/0001-91            NaN             NaN    R$ 1.928.312   
3  03.853.896/0001-40  R$ 19.333.453   R$ 18.891.833   R$ 12.645.986   

    last_revenues  
0   R$ 12.696.658  
1  R$ 162.914.526  
2    R$ 1.928.312  
3   R$ 19.333.453

【讨论】：

bfill 是它自己的方法。
@DSM 感谢您的改进。

【解决方案2】：

你可以使用fillna 2次：

df['last_revenues'] = df['Revenues 2016'].fillna(df['Revenues 2015']).fillna(df['Revenues 2014'])

【讨论】：