Pandas 熊猫中的条件合并

我的问题很简单，我使用pd.merge来合并两个df。 以下是代码行：

pivoted=pd.merge（pivoted，相关数据，on='A'）

每当一行的列的值为null时，我都需要on='B'。有没有一种可能的方法可以做到这一点

编辑：

例如，如果

 df1:   A | B |randomval
        1 | 1 |   ty
       Nan| 2 | asd

因此，如果on='A'的值为Nan，则为任何df（对于一行），我只希望该行on='B'

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谢谢大家!

您可以在

pandas.DataFrame

中创建第三列，该列合并了此逻辑并在此逻辑上合并

例如，创建虚拟数据

df1 = pd.DataFrame({"A" : [1, None], "B" : [1, 2], "Val1" : ["a", "b"]})
df2 = pd.DataFrame({"A" : [1, 2], "B" : [None, 2], "Val2" : ["c", "d"]})

创建具有此逻辑的列

c

df1["C"] = pd.concat([df1.loc[~df1.A.isna(), "A"], df1.loc[df1.A.isna(), "B"]],ignore_index=False)
df2["C"] = pd.concat([df2.loc[~df2.A.isna(), "A"], df2.loc[df2.A.isna(), "B"]],ignore_index=False)

最后，在这个公共列上合并，只包括您的值列

df3 = pd.merge(df1[["Val1","C"]], df2[["Val2","C"]], on='C')

In [27]: df3
Out[27]:
  Val1    C Val2
0    a  1.0    c
1    b  2.0    d

---

您可以创建吗？在另一个数据帧中隔离“A”为空的行，在此数据帧上合并“B”，在原始数据帧中删除na行，并在剩余数据帧上合并“A”，不包含空“A”。然后concatI希望有一个更简单的解决方案，因为我可以合并三列，但有些行可能会错过其中任何一列。现在，我已经实现了@Mayelsgc建议。好吧，但我怎么知道我在这两列中比较的是哪个值呢？我的意思是只能在A或B上进行合并，但该值必须同时在df中。好的

C

相当于

A

，其中

。isna（）

为false，否则它将相当于

B

，因此这些是您正在合并的值。我不知道你说的这些到底是什么意思。。。也许在您的问题中，可以根据您提供的两个

df

，提供一个所需输出的示例，这样我就可以看出上面的问题所在。我只是简单地使用了它，并实现了我所想的逻辑，如果on='A'的值为Nan，则它是我只希望在='B'上为该行指定的任何df（对于一行）

df3 = pd.merge(df1[["Val1","C"]], df2[["Val2","C"]], on='C')

In [27]: df3
Out[27]:
  Val1    C Val2
0    a  1.0    c
1    b  2.0    d