我正在尝试通过将字符串的前几个字母与DataFrame的另一列之间的空格分开来更改列的值（如果它为null）：
A B
0 NaN Column To Pick First Letters
1 GoodToGo Something
将导致：
A B
0 CTPFL Column To Pick First Letters
1 GoodToGo Something
到目前为止，我只设法使用df['A'] = filnan(value=df['B'])，但是它复制了B列的整个字符串，使用split给了我B列中所有值的分割。
您可以split将字符串重新整形为单个Series，抓住第一个字母，然后使用groupby+str.join创建字符串。然后fillna仅更改NaN值。
df['A'] = df['A'].fillna(df['B'].str.split(expand=True).stack().str[0].groupby(level=0).agg(''.join))
A B
0 CTPFL Column To Pick First Letters
1 GoodToGo Something
为了稍微分解一下，拆分和堆栈创建了一系列单独的单词，索引的第0级指向原始行标签。
df['B'].str.split(expand=True).stack()
#0 0 Column
# 1 To
# 2 Pick
# 3 First
# 4 Letters
#1 0 Something
使用.str访问器，我们可以获取该系列中每个值的第一个字母。
df['B'].str.split(expand=True).stack()
#0 0 C
# 1 T
# 2 P
# 3 F
# 4 L
#1 0 S
现在，我们将第0级（原始行索引）分组以加入第一个字母。
df['B'].str.split(expand=True).stack().str[0].groupby(level=0).agg(''.join)
#0 CTPFL
#1 S
这个系列是然后用来 fillna
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