用if条件填充列未按预期工作

Question

假设我有以下数据帧：

    0             1               2
1  10/1/2016    'stringvalue'     456
2  NaN          'anothersting'    NaN
3  NaN          'and another '    NaN
4  11/1/2016    'more strings'    943
5  NaN          'stringstring'    NaN

我想创建一个基于条件的新列“Full Entry”。 如果df[2]的值是NaN，那么df['Full Entry']也应该是NaN。你知道吗

如果df[2]！=NaN df['Full Entry']应取df[1]的值。 我想每行重复一遍。你知道吗

我想出了以下代码

df['Full_Entry'] = [df[1] if pd.isnull(x) == False else np.NaN for x in df[2]]

但这给了我以下结果

    0             1               2     Full_Entry:
1  10/1/2016    'stringvalue'     456     0 stringv... 
2  NaN          'anothersting'    NaN     NaN
3  NaN          'and another '    NaN     NaN
4  11/1/2016    'more strings'    943     0 stringv...
5  NaN          'stringstring'    NaN     NaN

但我想要的是：

    0             1               2     Full_Entry:
1  10/1/2016    'stringvalue'     456     stringvalue 
2  NaN          'anothersting'    NaN     NaN
3  NaN          'and another '    NaN     NaN
4  11/1/2016    'more strings'    943     more strings
5  NaN          'stringstring'    NaN     NaN

我的代码中的“if”条件似乎在正确的时刻触发，但只使用第一行的值。出于某种原因，还包括“0”。你知道吗

有人知道我的代码有什么问题吗？你知道吗

Answer 1

也可以使用apply函数：

df['Full Entry'] = df.apply(lambda x: np.NaN if pd.isnull(x[2]) else x[1], axis=1)
print(df)

输出：

           0             1      2    Full Entry
1  10/1/2016   stringvalue  456.0   stringvalue
2        NaN  anothersting    NaN           NaN
3        NaN   and another    NaN           NaN
4  11/1/2016  more strings  943.0  more strings
5        NaN  stringstring    NaN           NaN

Answer 2

选项1
pd.Series.mask

df['Full Entry'] = df.iloc[:, 1].mask(df.iloc[:, 2].isnull())

或者

df['Full Entry'] = df.iloc[:, 2].mask(pd.notnull, df.iloc[:, 1])

df

           0             1      2    Full Entry
1  10/1/2016   stringvalue  456.0   stringvalue
2        NaN  anothersting    NaN           NaN
3        NaN   and another    NaN           NaN
4  11/1/2016  more strings  943.0  more strings
5        NaN  stringstring    NaN           NaN

---

选项2
pd.Series.where-

df['Full Entry'] = df.iloc[:, 2].where(pd.isnull, df.iloc[:, 1])    
df

           0             1      2    Full Entry
1  10/1/2016   stringvalue  456.0   stringvalue
2        NaN  anothersting    NaN           NaN
3        NaN   and another    NaN           NaN
4  11/1/2016  more strings  943.0  more strings
5        NaN  stringstring    NaN           NaN

Answer 3

使用^{}：

df['Full_Entry']=np.where(pd.isnull(df.2), np.NaN, df.1)