Pandas numpy.where() 使用 - 没有得到想要的结果

Question

我正在尝试根据 NaN 值将两列合并到第三列

df['code2'] = np.where(df['code']==np.nan, df['code'], df['code1'])

我只得到 code2 中 code1 列的值。结果如图所示输出图像

请告诉我我正在编写的代码有什么问题。谢谢

Answer 1

我认为你需要isnull比较NaN：

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df[\'code2\'] = np.where(df[\'code\'].isnull(), df[\'code\'], df[\'code1\'])\n

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文件：

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警告

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必须注意的是，在 python（和 numpy）中，nan 的 don\xe2\x80\x99t 比较相等，但 None 的比较相等。请注意，Pandas/numpy 使用 np.nan != np.nan 这一事实，并将 None 视为 np.nan。

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In [11]: None == None\nOut[11]: True\n\nIn [12]: np.nan == np.nan\nOut[12]: False\n

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因此，与上面相比，标量相等与 None/np.nan 的比较并不能提供有用的信息。

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In [13]: df2[\'one\'] == np.nan\nOut[13]: \na    False\nb    False\nc    False\nd    False\ne    False\nf    False\ng    False\nh    False\nName: one, dtype: bool\n

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