根据Pandas DataFrame中的值将行值复制到相邻列
问题描述：
我有一个带有两列A和B的pandas DataFrame，它们包含数值或NaN。其中的数值显示在一列，在另一列中的相应单元格将始终为NaN，例如：根据Pandas DataFrame中的值将行值复制到相邻列
A B
0 123 NaN
1 456 NaN
2 NaN 789
我想复制（或，可替换地，移动）任何非NaN值在列A到覆盖相应楠B列，如：
A B
0 123 123
1 456 456
2 NaN 789
基于this reply到类似的问题，我想出了：
mask = (df['A'] != np.nan)&(df['B'] == np.nan)
df['B'][mask] = df['A'][mask]
但是，这会导致没有变化。任何人都可以解释我要去哪里错了吗？
答
您可以使用combine_first或fillna：
df.B = df.B.combine_first(df.A)
print (df)
A B
0 123.0 123.0
1 456.0 456.0
2 NaN 789.0
或者：
df.B = df.B.fillna(df.A)
print (df)
A B
0 123.0 123.0
1 456.0 456.0
2 NaN 789.0
ANF如果没有NaN值B更换投给int后：
df.B = df.B.fillna(df.A).astype(int)
print (df)
A B
0 123.0 123
1 456.0 456
2 NaN 789
我已经走了与jezrael的答案，但会圣对我为什么（在这种情况下不必要的复杂）尝试失败的任何线索都不具有价值？ – TheRogueWolf