Pandas 根据条件交换列

Question

我有一个 pandas 数据框，如下所示：

    Col1  Col2  Col3
0   A     7     NaN
1   B     16    NaN
1   B     16    15

我想做的是将 Col2 与 Col3 交换，其中 Col3 的值为 NaN。根据 SO 上的其他帖子和答案，到目前为止我有这段代码：

df[['Col2', 'Col3']] = df[['Col3', 'Col2']].where(df[['Col3']].isnull())

但这似乎无法正常工作，并给了我以下信息：

    Col1  Col2  Col3
0   A     NaN   NaN
1   B     NaN   NaN
1   B     NaN   NaN

这里有什么我可能遗漏的吗？

更新： 我想要的输出如下：

    Col1  Col2  Col3
0   A     NaN   7
1   B     NaN   16
1   B     16    15

谢谢

Answer 1

您可以使用 loc 进行交换：

df.loc[df['Col3'].isnull(), ['Col2', 'Col3']] = df.loc[df['Col3'].isnull(), ['Col3', 'Col2']].values

请注意 .values 是确保交换正确完成所必需的，否则 Pandas 将尝试根据索引和列名对齐，并且不会发生交换。

如果您觉得代码更简洁，您也可以单独重新分配每一行：

null_idx = df['Col3'].isnull()
df.loc[null_idx, 'Col3'] = df['Col2']
df.loc[null_idx, 'Col2'] = np.nan

结果输出：

  Col1  Col2  Col3
0    A   NaN   7.0
1    B   NaN  16.0
2    B  16.0  15.0

Answer 2

试试这个：（速度更快）

df["Col3"], df["Col2"] = np.where(df['Col3'].isnull(), [df["Col2"], df["Col3"]], [df["Col3"], df["Col2"] ])
df

     Col1  Col2  Col3
0    A   NaN   7.0
1    B   NaN  16.0
1    B  16.0  15.0


    %timeit df.loc[df['Col3'].isnull(), ['Col2', 'Col3']] = df.loc[df['Col3'].isnull(), ['Col3', 'Col2']].values
100 loops, best of 3: 2.68 ms per loop


    %timeit df["Col3"], df["Col2"] = np.where(df['Col3'].isnull(), [df["Col2"], df["Col3"]], [df["Col3"], df["Col2"] ])
1000 loops, best of 3: 592 µs per loop

Pandas 根据条件交换列

Pandas swap columns based on condition

python

swap

pandas