熊貓計算邏輯或基於多個列

Question

這是一個DataFrame我的工作：

{'Recipe@123': ['AAA', nan, nan], 
'Recipe@234': [nan, 'BBB', nan], 
'Recipe@456': [nan, nan, 'CCC'], 
'Operation@123':[1,nan,nan], 
'Operation@234':[nan,2,nan], 
'Operation@456':[nan,nan, 3] 
} 

我想創建一個Recipe列，其中將包括基於行的值不NaN配方。 例如，第一行的值將是AAA，第二行 - BBB等。在DF中還有其他列，但Recipe列應僅考慮到上述3個列。

Answer 1

您可以使用apply和axis=1申請與any方法的行，如果您只有一個有效值，並且所有其他都是NaN（使用@Stefan例如）：

In [197]: df 
Out[197]: 
    Recipe@123 Recipe@234 Recipe@456 other_col 
0  AAA  NaN  NaN   1 
1  NaN  BBB  NaN   2 
2  NaN  NaN  CCC   3 

In [199]: df['new'] = df[['Recipe@123', 'Recipe@234', 'Recipe@456']].apply(lambda x: x.any(), axis=1) 

In [200]: df 
Out[200]: 
    Recipe@123 Recipe@234 Recipe@456 other_col new 
0  AAA  NaN  NaN   1 AAA 
1  NaN  BBB  NaN   2 BBB 
2  NaN  NaN  CCC   3 CCC 

編輯

這是一個看起來有點像一個黑客，但我認爲應該工作（主叫min如果dtype是數字或者any）：

df['new'] = df[['Operation@123', 'Operation@234', 'Operation@456']].apply(lambda x: x.min() if x.dtype.kind in 'biufc' else x.any(), axis=1) 

In [551]: df 
Out[551]: 
    Operation@123 Operation@234 Operation@456 Recipe@123 Recipe@234 \ 
0    1   NaN   NaN  AAA  NaN 
1   NaN    2   NaN  NaN  BBB 
2   NaN   NaN    3  NaN  NaN 

    Recipe@456 new 
0  NaN 1 
1  NaN 2 
2  CCC 3 

備註：dtype.kind

Answer 2

一個簡單的解決辦法是：

df = pd.DataFrame({'Recipe@123': ['AAA', np.nan, np.nan], 'Recipe@234': [np.nan, 'BBB', np.nan], 'Recipe@456': [np.nan, np.nan, 'CCC'], 'other_col': [1, 2, 3]}) 

    Recipe@123 Recipe@234 Recipe@456 other_col 
0  AAA  NaN  NaN   1 
1  NaN  BBB  NaN   2 
2  NaN  NaN  CCC   3 

只是通過rows迭代，並使用.dropna擺脫缺失值，你可以寫一個新的DataFrame列像這樣的：

for i, data in df.iterrows(): 
    df.loc[i, 'Recipe'] = data[['Recipe@123', 'Recipe@234', 'Recipe@456']].dropna().values[0] 

    Recipe@123 Recipe@234 Recipe@456 other_col Recipe 
0  AAA  NaN  NaN   1 AAA 
1  NaN  BBB  NaN   2 BBB 
2  NaN  NaN  CCC   3 CCC