daatframe,如果列A为缺失值、列B不是缺失值,那么生成列C=列B;如果列B为缺失值、列A不是缺失值,那么生成列C=列A;如果列B不是缺失值、列A也不是缺失值,那么生成列C=列A+列B;
时间: 2024-05-03 14:16:47 浏览: 15
您好,针对您的问题,可以通过以下代码实现:
```
import pandas as pd
# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,None],'B':[None,3,4]})
# 生成列C
df['C'] = df['B'].fillna(df['A'])
# 输出结果
print(df)
```
以上代码中,首先创建了一个数据框df,其中列A有缺失值,列B无缺失值。然后,根据您的需求,通过fillna方法将列B中的缺失值填充为列A中的值,生成新的一列C,即可得到最终结果。如果有其他问题,欢迎继续提出。
相关问题
dataframe,删除列A、B、C同时为缺失值的行
您可以使用 Pandas 的 dropna() 方法实现这个功能。具体实现如下:
df.dropna(subset=['A', 'B', 'C'], how='all', inplace=True)
该方法会删除所有 A、B、C 列都为缺失值的行。其中,subset 参数指定需要检查的列,how 参数指定删除行的条件为所有指定列都为缺失值,inplace 参数指定是否在原 DataFrame 上进行操作。
dataframe,如何通过列A和列B数据生成列C,使得:如果列A为缺失值、列B不是缺失值,那么生成列C=列B;如果列B为缺失值、列A不是缺失值,那么生成列C=列A;如果列B不是缺失值、列A也不是缺失值,那么生成列C=列A+列B;
您可以使用 pandas 库中的 apply 函数来实现该功能。具体操作如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [np.nan, 6, 7, np.nan]})
# 定义一个函数根据列A和列B生成列C的值
def func(row):
if np.isnan(row['A']) and not np.isnan(row['B']):
return row['B']
elif np.isnan(row['B']) and not np.isnan(row['A']):
return row['A']
else:
return str(row['A']) + ' ' + str(row['B'])
# 使用 apply 函数将该函数应用到每一行并生成一列新的C列
df['C'] = df.apply(func, axis=1)
# 输出生成的 DataFrame
print(df)
```
输出结果如下:
```
A B C
0 1.0 NaN 1.0
1 2.0 6.0 2.0 6.0
2 NaN 7.0 7.0
3 4.0 NaN 4.0
```
其中:
- 第一行 A 列为缺失值,B 列为 NaN,根据规则 C 列的值应该为 B 列的值,即 1.0;
- 第二行 A 列和 B 列都不是缺失值,根据规则 C 列的值应该为 A 列和 B 列拼接而成的字符串,即 2.0 6.0;
- 第三行 B 列为缺失值,A 列不是缺失值,根据规则 C 列的值应该为 A 列的值,即 7.0;
- 第四行 A 列为不是缺失值,B 列为 NaN,根据规则 C 列的值应该为 A 列的值,即 4.0。