python - 如何在转移后留下 NaN

Question

如果该列 (Col_6) 为空，我有一个函数可以将一列 (Col_5) 的值移至另一列 (Col_6)，如下所示:

def shift(row):
    return row['Col_6'] if not pd.isnull(row['Col_6']) else row['Col_5']

然后我将此函数应用到我的列，如下所示:

df[['Col_6', 'Col_5']].apply(shift, axis=1)

这工作正常，但我不需要将原始值保留在 Col_5 中，而是需要将其转移到 Col_6 并在其位置上保留 np.nan (这样我就可以将相同的函数应用于前面的专栏。)有什么想法吗？

Answer 1

fillna + mask :向量化，而不是逐行

对于 Pandas，您应该尝试通过 apply 来避免按行操作，因为这些操作是通过 Python 级循环进行处理的。在这种情况下，您可以使用:

null_mask = df['Col_6'].isnull()
df['Col_6'] = df['Col_6'].fillna(df['Col_5'])
df['Col_5'] = df['Col_5'].mask(null_mask)

请注意，我们首先计算并存储一个表示 Col_6 为 null 的 bool 序列，然后使用它来使这些值在通过 移动的情况下为 null >fillna.