Python 仅当数据帧中没有列为NaN时，如何连接数据帧中两列的值

我试图在一个数据帧内的一个新列中连接两个字符串，但尝试了几种方法，但都不起作用，最近的一种方法是使用lambda公式，但仍然无法理解这个问题。有人能帮忙吗

数据帧：

    full_name   certificacion   company
member_#            
296057  John Doe    A          CO3
155977  Jane Doe    NaN        CO2
228610  Johnny Doe  A, C       CO3

我需要一个新的专栏，有“全名”和“认证”，如：

member_name
John Doe, A
Jane Doe
Johnny Doe, A, C

我正在努力：

df['member_name'] = df[df.columns[['full_name', 'certificacion']]].apply(
    lambda x: ', '.join() if x['certificacion'].notnull() else x['full_name'], axis=1)

但是得到一个错误：

索引器：仅整数、片（

：

）、省略号（

…

）， numpy.newaxis（

None

）和整数或布尔数组是有效的索引

我是Pandas的新手，尝试了上述lambdas函数的几种变体，但似乎找不到正确的语法

---

谢谢

因为两列都是字符串，所以您可以将它们与

+

一起添加到

，

之间。然后，对于具有

NaN

的行，只需处理那些具有

np.where（）

逻辑的行，以使用

full\u name

而不是

member\u name

：

df['member_name'] = df['full_name'] + ', ' + df['certificacion']
df['member_name'] = np.where((df['member_name'].isna()), df['full_name'], df['member_name'])

输出：

member_#      full_name certificacion company       member_name
0    296057    John Doe             A     CO3       John Doe, A
1    155977    Jane Doe           NaN     CO2          Jane Doe
2    228610  Johnny Doe          A, C     CO3  Johnny Doe, A, C

---

由于两列都是字符串，因此可以将它们与

+

和

，

之间的字符串一起添加。然后，对于具有

NaN

的行，只需处理那些具有

np.where（）

逻辑的行，以使用

full\u name

而不是

member\u name

：

df['member_name'] = df['full_name'] + ', ' + df['certificacion']
df['member_name'] = np.where((df['member_name'].isna()), df['full_name'], df['member_name'])

输出：

member_#      full_name certificacion company       member_name
0    296057    John Doe             A     CO3       John Doe, A
1    155977    Jane Doe           NaN     CO2          Jane Doe
2    228610  Johnny Doe          A, C     CO3  Johnny Doe, A, C

另一艘班轮

df['member_name']=np.where(df['Certificacion'].isna(), df['full_name'], df['full_name']+', '+df['Certificacion'])

另一艘班轮

df['member_name']=np.where(df['Certificacion'].isna(), df['full_name'], df['full_name']+', '+df['Certificacion'])

Oneliner:

df[“全名”].where（df[“certificion”].isnull（），df[“全名”]+，“+df[“certificion”]）

。Oneliner:

df[“全名”].where（df[“certificion”].isnull（），df[“全名”]+，“+df[“certificion”]）

。