在 Pandas DataFrame 中将多列中的值合并为一列
- 从头开始编写代码以将多列中的值合并到 Pandas DataFrame 中的一列中
- 在 Pandas DataFrame 中使用 DuckDB 运行 SQL 查询以将多列中的值合并为一列
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在 Pandas DataFrame 中使用
combine_first()方法将多列中的值合并为一列 -
在 Pandas DataFrame 中使用
bfill()方法将多列中的值合并为一列 -
在 Pandas DataFrame 中使用
mask()方法将多列中的值合并为一列
本教程将演示将多列中的第一个非空值合并或返回到 Python Pandas DataFrame 中的另一列。
例如，如果它不为空，则将第 1 列的值用于新的第 3 列；否则，如果第 1 列为空，则将第 2 列的值用于新的第 3 列。
我们可以在 Pandas DataFrame 中以多种方式完成此任务。
从头开始编写代码以将多列中的值合并到 Pandas DataFrame 中的一列中
我们可以从头开始编写逻辑来合并值。我们在以下代码中创建了一个 Pandas DataFrame，其中包含三列，名为 Age_in_Years、Age_in_Months 和 Age_in_Days。
DataFrame 也有一些缺失值。如果我们要显示年龄，首先，我们将输出年龄，以年为单位。
如果该列中的值为 Null，我们将以月为单位显示年龄。同样，如果以月为单位的值为 Null，我们将以天为单位显示年龄。
为此，我们从头开始编写代码来获取第一个非空列的值。该函数正在遍历所有 DataFrame 列，并在找到非空值的地方返回该值；否则，它会检查其他列中的值。
示例代码：
#Python 3.x
import pandas as pd
df_age = pd.DataFrame({'Age_in_Years': ['4 y', None, None, None],
'Age_in_Months': ['48 m', '24 m', None, None],
'Age_in_Days': ['1440 d', None, '2520 d', None],
})
def get_first_non_null(dfrow, cols):
for c in cols:
if pd.notnull(dfrow[c]):
return dfrow[c]
return None
cols = ['Age_in_Years', 'Age_in_Months', 'Age_in_Days']
df_age['Age'] = df_age.apply(lambda x: get_first_non_null(x, cols), axis=1)
display(df_age)
输出：
在 Pandas DataFrame 中使用 DuckDB 运行 SQL 查询以将多列中的值合并为一列
示例代码：
DuckDB 是一个 Python API 和一个使用 SQL 查询与数据库交互的数据库管理系统。这个包有一个内置的合并方法，可以从列中选择第一个非空值。
我们将在 SQL 查询中将列名传递给 coalesce 方法。
#Python 3.x
import pandas as pd
import duckdb
df_age = pd.DataFrame({'Age_in_Years': ['4 y', None, None, None],
'Age_in_Months': ['48 m', '24 m', None, None],
'Age_in_Days': ['1440 d', None, '2520 d', None],
})
df_age = duckdb.query("""SELECT Age_in_Years, Age_in_Months, Age_in_Days, coalesce(Age_in_Years, Age_in_Months, Age_in_days) as Age from df_age""").to_df()
display(df_age)
输出：
在 Pandas DataFrame 中使用 combine_first() 方法将多列中的值合并为一列
combine_first() 方法用来自第二个 DataFrame 的非空数据填充一个 DataFrame 中的空值，以组合两个 DataFrame 对象。
在下面的代码中，我们将返回列值。我们将把 Age_in_Years 与 Age_in_Months 结合起来，将 Age_in_Months 与 Age_in_Days 结合起来。
它将返回来自 Age_in_years 的值。如果为 Null，它将返回来自 Age_in_Months 的值。同样，如果这也是 Null，它将从 Age_in_Days 返回一个值。
实际 DataFrame 中的数据不会改变，我们将在 Age 列中获得我们想要的值。
示例代码：
#Python 3.x
import pandas as pd
df_age = pd.DataFrame({'Age_in_Years': ['4 y', None, None, None],
'Age_in_Months': ['48 m', '24 m', None, None],
'Age_in_Days': ['1440 d', None, '2520 d', None],
})
df_age['Age']=df_age['Age_in_Years'].combine_first(df_age['Age_in_Months']).combine_first(df_age['Age_in_Days'])
df_age
输出：
在 Pandas DataFrame 中使用 bfill() 方法将多列中的值合并为一列
bfill 代表反向填充。此方法将 NaN 替换为下一行或下一列值。
在这里，如果当前列中的值为 Null，我们将指定 axis=1 从下一列返回值。
示例代码：
#Python 3.x
import pandas as pd
df_age = pd.DataFrame({'Age_in_Years': ['4 y', None, None, None],
'Age_in_Months': ['48 m', '24 m', None, None],
'Age_in_Days': ['1440 d', None, '2520 d', None],
})
df_age['Age']=df_age.bfill(axis=1).iloc[:, 0]
df_age
输出：
在 Pandas DataFrame 中使用 mask() 方法将多列中的值合并为一列
mask() 方法的工作方式与 if-then 类似。
如果某个列的 null 条件为 false，则将使用其值。否则，它将从其他指定列中获取值。
示例代码：
#Python 3.x
import pandas as pd
df_age = pd.DataFrame({'Age_in_Years': ['4 y', None, None, None],
'Age_in_Months': ['48 m', '24 m', None, None],
'Age_in_Days': ['1440 d', None, '2520 d', None],
})
df_age['Age']=df_age['Age_in_Years'].mask(pd.isnull, df_age['Age_in_Months']).mask(pd.isnull, df_age['Age_in_Days'])
df_age
输出：
I am Fariba Laiq from Pakistan. An android app developer, technical content writer, and coding instructor. Writing has always been one of my passions. I love to learn, implement and convey my knowledge to others.
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