我有一個資料框：
id1 id2
a NaN
b c
d e
我想創建新列 id 作為 id1 和 id2 的串聯：
df.ids = df.id1 "-" df.id2
但結果是：
id1 id2 ids
a NaN NaN
b c b-c
d e d-e
如您所見，a 和 NaN 的串聯是 NaN，但是，我想得到 a-NaN。怎么做？期望的結果：
id1 id2 ids
a NaN a-NaN
b c b-c
d e d-e
uj5u.com熱心網友回復：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"id1":['a', 'b', 'c'], "id2":[np.nan, 'c', 'e']})
df['ids'] = df.id1.replace(np.nan, 'NaN') "-" df.id2.replace(np.nan, 'NaN')
print(df)
> id1 id2 ids
> 0 a NaN a-NaN
> 1 b c b-c
> 2 c e c-e
我認為您可以在總和之前替換 np.nan 。
uj5u.com熱心網友回復：
df = pd.DataFrame({'id1': ['a', 'b', 'c'], 'id2': [np.NaN, 'c', 'e']})
df['id2'] = df['id2'].astype(str)
df['ids'] = df['id1'] "-" df['id2']
df
結果：
id1 id2 ids
0 a nan a-nan
1 b c b-c
2 c e c-e
或者，使用：
df['id2'] = df['id2'].fillna('NaN')
而不是型別轉換。這樣，您就可以為 NaN 選擇所需的確切字串（包括大小寫）。
uj5u.com熱心網友回復：
這將起作用：
df['ids'] = df['id1'].astype(str) "-" df['id2'].astype(str)
輸出：
id1 id2 ids
0 a NaN a-nan
1 b c b-c
2 d e d-e
另一種方法是首先使用以下方法將 NaN 轉換為字串.fillna()：
df['id2'].fillna('NaN', inplace = True)
df['ids'] = df['id1'] "-" df['id2']
輸出：
id1 id2 ids
0 a NaN a-NaN
1 b c b-c
2 d e d-e
uj5u.com熱心網友回復：
給定一個數字a，我會說你不能執行a-NaN，因為NaN代表“不是數字”。
如果你只是想跳過 NaN，就好像它們是 0'，你需要過濾它們（就像在另一種情況下所做的那樣）。
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qukuanlian/468522.html
下一篇：如何將字典串列轉換為表格