ICode9

精准搜索请尝试: 精确搜索
首页 > 编程语言> 文章详细

python-在数据框中串联包含NaN的列表的列

2019-11-11 05:07:07  阅读:164  来源: 互联网

标签:pandas dataframe python


我有两列具有列表或NaN值的pandas df.两列都没有包含NaN的行.我想创建第三列,以下列方式合并其他两列的值:-

if row df.a is NaN -> df.c = df.b

if row df.b is Nan -> df.c = df.a

else df.c = df.a + df.b

输入:

df
                                 a                                    b
0   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]                                  NaN   
1   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]                                  NaN   
2   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]                                  NaN   
3   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]                                  NaN   
4   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]                                  NaN   
5   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]                                  NaN   
6   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]                                  NaN   
7   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]                                  NaN   
8   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]  [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]   
9   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]  [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]   
10                             NaN  [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]   
11                             NaN  [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14] 

输出:

df.c

0   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
1   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
2   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
3   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
4   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
5   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
6   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
7   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]                                     
8   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]   
9   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]   
10  [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]
11  [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]

我试图将这种嵌套条件与apply一起使用

df['c'] = df.apply(lambda x: x.a if x.b is float else (x.b if x.a is float else (x['a'] + x['b'])), axis = 1)

但是给我这个错误:

TypeError: (‘can only concatenate list (not “float”) to list’, u’occurred at index 0′).

我正在使用(并且正在正常工作)

if x is float 

因为这是我发现将列表与NaN值分开的唯一方法.

解决方法:

您可以使用fillna替换NaN来首先清空列表:

df = pd.DataFrame({'a': [[0, 1, 2], np.nan, [0, 1, 2]],
                   'b':[np.nan,[0, 1, 2],[ 5, 6, 7, 8, 9]]})  
print (df)

s = pd.Series([[]], index=df.index)
df['c'] = df['a'].fillna(s) + df['b'].fillna(s)
print (df)
           a                b                         c
0  [0, 1, 2]              NaN                 [0, 1, 2]
1        NaN        [0, 1, 2]                 [0, 1, 2]
2  [0, 1, 2]  [5, 6, 7, 8, 9]  [0, 1, 2, 5, 6, 7, 8, 9]

标签:pandas,dataframe,python
来源: https://codeday.me/bug/20191111/2017717.html

本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享;
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除;
5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

专注分享技术,共同学习,共同进步。侵权联系[81616952@qq.com]

Copyright (C)ICode9.com, All Rights Reserved.

ICode9版权所有