大熊猫第三列答案根据第1列和第2列的内容

首先—-我试着查看了类似的帖子,但我还是不明白。

我有一些带有公司代码的数据,我必须重新分类。首先,我创建了一个新列–[‘corp_reclassed’]。

我使用map函数和一个字典来填充该列。

大多数原来的公司编号没有改变,因此我在新列中有nans(见下文)。

corp_number corp_reclassed
100                 nan
110                 nan
120                 160 
130                 nan
150                 170

我想创建一个最后的列,如果[‘corp_reclased’]= nan,那么[‘corp_number]就会被[‘corp_number’]填充。如果不是,则填充[‘corp_reclassed’]。

我试了很多方法,但总是遇到问题。 例如,这是我最后一次尝试。

df['final_number'] = df.['corp_number'].where(df.['gem_reclassed'] = isnull, eq['gem_reclassed'])

请帮助我

顺便说一下,我使用的是pandas 0.19.2。我得到升级,因为工作的限制。

解决方案:

只是一个 fillna?

df['final_number'] = df['corp_reclassed'].fillna(df['corp_number'])

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2022-9-13 13:12:18

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2022-9-13 13:12:20

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