Python pandas-将一列复制到另一列而不进行有效覆盖

我有A列和B列，其中A列很少有数据，B列完全满了。我想将B列复制到A列，并始终保留A列在B列上的任何值

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我的数据帧的长度大约为150万，因此df.iterrows（）是一个解决方案，但是它会非常耗时。是否有任何优化的熊猫功能或技巧可以尽可能有效地执行此操作？

您可以尝试以下方法

df["A"][df["A"].isna()] = df["B"][df["A"].isna()]

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编辑：评论员指出，pandas中已经有了一种解决这个问题的方法，所以请改用它。

我会使用.loc来完成这项工作

df.loc[df['A'].isnull(), 'A'] = df['B']

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这是这样的：位于列“A”为空的位置，并将列“A”设置为列“B”。

df.A=df.A.fillna（df.B）我可以运行一个快速性能比较，但在您的脑海中，您会知道哪一个更快吗？

iterrows

绝对会更慢。熊猫的全部目的是将这样的操作并行化；否则你可以只使用一个dict值，我的意思是在fillna（）和loc（）之间，除非它们使用相同的过程？我不熟悉熊猫的内部运作。我不知道性能如何，但是

df['A']=df['A']。fillna（df['B']）

肯定更惯用，几乎肯定会有相当的性能。