根据条件替换列中的值

Question

我有这样一个数据帧：

        POLY_KEY_I         SP1        SP2
0     FS01080100SM001       POAPRA    TOXRYD
1     FS01080100SM001       NaN       NaN
2     FS01080100SM001       OXRYD     SYMOCC
3     FS01080100SM001       EUPESU    POAPRA
4     FS01080100SM001       BOUGRA    KOEPYR
5     FS01080100SM002       POAPRA    EUPESU
6     FS01080100SM002       POAPRA    NaN
7     FS01080100SM002       POAPRA    KOEPYR

我想替换NaN中的SP2，只要SP1中有一个非NaN值。如果发生这种情况，我想用SP1中的值替换它。我想要的结果是：

        POLY_KEY_I         SP1        SP2
0     FS01080100SM001       POAPRA    TOXRYD
1     FS01080100SM001       NaN       NaN
2     FS01080100SM001       OXRYD     SYMOCC
3     FS01080100SM001       EUPESU    POAPRA
4     FS01080100SM001       BOUGRA    KOEPYR
5     FS01080100SM002       POAPRA    EUPESU
6     FS01080100SM002       POAPRA    POAPRA
7     FS01080100SM002       POAPRA    KOEPYR

在SP1中有大约100个唯一的值，所以我不能手动执行，因为我并不总是知道SP1中的字符串是什么。你知道吗

编辑： 另一种对我有用的方法是说如果SP2==NaN返回来自SP1的值

我尝试过这个代码，但是它给出了字符串SP1（显然），我不知道如何返回实际值。代码如下：

def f(x):
  if x['SP2'] == 'NaN' : return 'SP1'
df['SP2'] = df.apply(f, axis=1)    
print df

Answer 1

这是怎么回事？你知道吗

df['SP2'][pandas.isnull(df['SP2'])] = df['SP1']

在SP1和SP2都是NaN的情况下，您也只需复制NaN

Answer 2

使用loc和布尔掩码覆盖这些值，如果'SP1'已经是NaN，则不相关，因为结果是相同的：

In [244]:
df.loc[df['SP2'].isnull(), 'SP2'] = df['SP1']
df

Out[244]:
        POLY_KEY_I     SP1     SP2
0  FS01080100SM001  POAPRA  TOXRYD
1  FS01080100SM001     NaN     NaN
2  FS01080100SM001   OXRYD  SYMOCC
3  FS01080100SM001  EUPESU  POAPRA
4  FS01080100SM001  BOUGRA  KOEPYR
5  FS01080100SM002  POAPRA  EUPESU
6  FS01080100SM002  POAPRA  POAPRA
7  FS01080100SM002  POAPRA  KOEPYR

如果要使用条件返回一个特定列（如果不是NaN），如果是，则返回另一列，可以使用np.哪里地址：

In [246]:
np.where(df['SP2'].notnull(), df['SP2'], df['SP1'])

Out[246]:
array(['TOXRYD', nan, 'SYMOCC', 'POAPRA', 'KOEPYR', 'EUPESU', 'POAPRA',
       'KOEPYR'], dtype=object)