利用Pandas实现条件映射
本文介绍如何使用Pandas高效地根据条件映射DataFrame中的值。具体来说，我们将学习如何根据C列的非空值来更新A列的值。
以下步骤将演示如何实现这一目标：
import pandas as pdimport numpy as np# 创建示例DataFramedf = pd.DataFrame({ 'a': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], 'b': [1, 2, 3, 4, 5], 'c': ['x', np.nan, 'z', np.nan, np.nan]})# 找到C列非空值的行索引non_null_c = df['c'].notnull()# 使用loc进行条件映射df.loc[non_null_c, 'a'] = df.loc[non_null_c, 'c']# 打印结果print(df)
输出结果：
a b c0 x 1 x1 b 2 NaN2 z 3 z3 d 4 NaN4 e 5 NaN
代码首先创建了一个示例DataFrame，然后找到C列非空值对应的行索引。最后，利用loc函数，我们精准地将C列非空值的行中A列的值替换为C列的值。 这种方法简洁高效，避免了不必要的循环操作。
以上就是Pandas如何根据c列非空值映射a列的值？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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