Python 3.x 嵌套ifs从不同列获取值

我有一个dataframe df，我想根据应用于其他列的条件在列中填充值

DF的结构，ID后有一些列：

ID ......  col1  col2   col3   col4
1          A1     A1     A1     A1
2          G3            D5
3          R6             
4                 Q3
5          M5     N8

我想创建两个名为“final_col”和“status”的新列，其中“final_col”的值来自col1或col2或col3或col4，具体取决于哪个列具有第一个非空（非null/NaN）值

列“status”只是列的名称

预期产出：

ID ...... col1  col2   col3   col4    final_col     status
1         A1     A1     A1     A1     A1            col1
2                G3            D5     G3            col2
3         R6                   L4     R6            col1
4                                     Not_found     Not_found
5                M5     N8            M5            col2

我知道如何在excel中实现这一点，假设ID是单元格“A1”，那么嵌套的ifs也是如此

在“最终列”的第一行中：

=IF(A2<>"",A2,IF(B2<>"",B2,IF(C2<>"",C2,IF(D2<>"",D2,"Not_found"))))

=IF（A2“”，A2，IF（B2“”，B2，IF（C2“”，C2，IF（D2“”，D2，“未找到”））

对于“状态”列

=IF(A2<>"","col1",IF(B2<>"","col2",IF(C2<>"","col3",IF(D2<>"","col4","Not_found"))))

=IF（A2”，“col1”，IF（B2”，“col2”，IF（C2”，“col3”，IF（D2”，“col4”，“未找到”））

注意：请在解决方案中使用列名，不要使用索引，因为数据框的结构可能会有所不同（列的顺序）

提前感谢

您可以使用：

您可以使用：

你可以用。如果可以将列

col1

中某些行中的所有

NaN

值设置为

col4

使用：

print df

   ID col1 col2 col3 col4
0   1   A1   A1   A1   A1
1   2  NaN   G3  NaN   D5
2   3   R6  NaN  NaN  NaN
3   4  NaN  NaN  NaN  NaN
4   5  NaN   M5   N8  NaN

def f1(x):
    if x.first_valid_index() is None:
        return 'Not_found'
    else:
        return str(x.first_valid_index())

def f2(x):
    if x.first_valid_index() is None:
        return 'Not_found'
    else:
        return x[x.first_valid_index()]


df['status'] = df.ix[:, df.columns.tolist().index("col1") :].apply(f1, axis=1)

df['final_col'] = df.ix[:, df.columns.tolist().index("col1") :].apply(f2, axis=1)

print df

   ID col1 col2 col3 col4     status  final_col
0   1   A1   A1   A1   A1       col1         A1
1   2  NaN   G3  NaN   D5       col2         G3
2   3   R6  NaN  NaN  NaN       col1         R6
3   4  NaN  NaN  NaN  NaN  Not_found  Not_found
4   5  NaN   M5   N8  NaN       col2         M5

你可以用。如果可以将列

col1

中某些行中的所有

NaN

值设置为

col4

使用：

print df

   ID col1 col2 col3 col4
0   1   A1   A1   A1   A1
1   2  NaN   G3  NaN   D5
2   3   R6  NaN  NaN  NaN
3   4  NaN  NaN  NaN  NaN
4   5  NaN   M5   N8  NaN

def f1(x):
    if x.first_valid_index() is None:
        return 'Not_found'
    else:
        return str(x.first_valid_index())

def f2(x):
    if x.first_valid_index() is None:
        return 'Not_found'
    else:
        return x[x.first_valid_index()]


df['status'] = df.ix[:, df.columns.tolist().index("col1") :].apply(f1, axis=1)

df['final_col'] = df.ix[:, df.columns.tolist().index("col1") :].apply(f2, axis=1)

print df

   ID col1 col2 col3 col4     status  final_col
0   1   A1   A1   A1   A1       col1         A1
1   2  NaN   G3  NaN   D5       col2         G3
2   3   R6  NaN  NaN  NaN       col1         R6
3   4  NaN  NaN  NaN  NaN  Not_found  Not_found
4   5  NaN   M5   N8  NaN       col2         M5

---

为什么您希望第4行的

未找到

？应该是数据帧中的

Q3

吗？为什么希望第4行的

未找到？您的数据框中是否应该是
Q3
？感谢您提供的解决方案，但是如果列“col1”出现在其他10列之后，您的解决方案是否有效？@user3875610您是否有类似
col
+number的名称？我的意思是，您能在操作之前对数据帧列进行排序吗？感谢您提供的解决方案，但是如果列“col1”出现在其他10列之后，您的解决方案会起作用吗？@user3875610您有类似于
列的名称吗？我的意思是，您能在该操作之前对数据帧列进行排序吗？如果列“col1”出现在其他十列之后，您能修改您的答案以使其有效吗？即，如果列“col1”出现在其他十列之后，您能修改您的答案以使其有效吗，即，第一个有效索引不会指向col1