覆盖pandas dataframe列中的值
覆盖pandas dataframe列中的值
提问于 2021-04-29 20:37:06
我有两个dataframe列，由True、False和NA值组成，这些值都是str类型。当两个数据框列融合在一起时，我如何将这些数据框列合并在一起，以使另一个数据框列使false值覆盖真值？如果列是bool，我可以只使用"&“函数，但我似乎无法理解它，因为值是字符串。
我在考虑把它们加在一起，然后试着用它做点什么。
df"merged“= df"column 1”+ df"column 2“
但我想我走错了路
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2021-04-29 20:51:27
您可以为此定义一个函数，然后将其应用于整个DataFrame，我的第一个条件意味着，如果列中的值相同，则保留第三列中的值，假设您希望'NA‘保持相同。第二和第三个条件是，当另一列具有"NA“值时，选择"True”或"False“。对于所有其他情况，返回"False"，也就是说，如果一列有"True“值，另一列有"False"，这应该是可行的：
def and_func(x):
if x["column 1"] == x["column 2"]:
return x["column 1"]
elif ((x["column 1"] == 'NA') & (x["column 2"] != 'NA')):
return x["column 2"]
elif ((x["column 2"] == 'NA') & (x["column 1"] != 'NA')):
return x["column 1"]
else:
return "False"
df["merged"] = df.apply(lambda x: and_func(x), axis = 1)Stack Overflow用户
发布于 2021-04-29 22:19:59
您可以使用以下命令将True和False字符串值转换为布尔值，并将NA字符串值转换为pandas nullable boolean type：
d = {'True': True, 'False': False, 'NA': pd.NA}
df['column 1'] = df['column 1'].map(d).astype('boolean')然后，您可以使用&在两列之间执行逻辑比较。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/67324733
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