비슷한 질문을 살펴 보려고했지만 검색 한 결과 도움이 될만한 것을 찾을 수 없었습니다.
데이터베이스에서 추출한 일일 보고서가 있지만 거기에 정확히 전달해야하는 정보가 하나 있습니다. 다음은 내가 추출한 것에 대한 예입니다.
col1 col2
wrongstring correct
correctstring correct
correctstring correct
NaN correct
NaN NaN
col2의 정보는 이미 dict 및 replace를 사용하여 수정되었으며 NaN은 데이터베이스에서 누락 된 값이며 누락 된 값에 대한 올바른 문자열로이를 대체해야합니다. 오늘은 vlookup을 사용하여 Excel에서 수행되며 스크립트 내부에 구현하여 시간을 벌 수 있습니다.
내가하고 싶은 것은 :
df [ 'col1'] = 잘못된 문자열이면 새 열은 df [ 'col2'] 값을 사용합니다.
df [ 'col1']이 NaN이면 새 열은 df [ 'col2'] 값을 사용합니다.
두 열이 모두 NaN이면 새 열은 newstring을 사용해야합니다.
그렇지 않으면 df [ 'col1'] 값을 유지하십시오.
지금까지 오류가 발생하는이 코드를 작성했습니다 (.isnull () 부분에서 왔음을 이해하지만 수정할 방법을 찾을 수 없습니다).
df['newcolumn'] = [x in df['col2'] if x=='wrongstring' else ('newstring' if ((df['col1'].isnull()) and (df['col2'].isnull())) else x in df['col1'])
for x in df['col1']]
누군가가 나를 도울 수 있다면 내가 사용한 접근 방식이 올바르지 않거나 뭔가 빠졌을 수 있습니다. 결과는 다음과 같습니다.
col1 col2 newcolumn
wrongstring correct correct
correctstring correct correctstring
correctstring correct correctstring
NaN correct correct
NaN NaN newstring
도움을 주셔서 감사합니다. 건배.
np.select다중 조건부 열의 경우 다음을 사용할 수 있습니다 np.select.
m1 = df['col1'].eq('wrongstring')
m2 = df['col1'].eq('correctstring')
m3 = df['col1'].isna() & df['col2'].notna()
df['newcolumn'] = np.select([m1,m2,m3],
[df['col2'], df['col1'], df['col2']],
default='newstring')
col1 col2 newcolumns
0 wrongstring correct correct
1 correctstring correct correctstring
2 correctstring correct correctstring
3 NaN correct correct
4 NaN NaN newstring
Series.mask& Series.fillna:df['newcolumn'] = df['col1'].mask(
df['col1'].eq('wrongstring')
).fillna(df['col2']).fillna('newstring')
col1 col2 newcolumn
0 wrongstring correct correct
1 correctstring correct correctstring
2 correctstring correct correctstring
3 NaN correct correct
4 NaN NaN newstring
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