Python 如何映射其他两个匹配的列值&引用；仅对唯一值的索引对象“重新编制索引”有效；？

我有一个数据帧df，我有四列，如下所示：

IDP1    IDP1Number    IDP2    IDP2Number
1       100           1       NaN
3       110           2       150
5       120           3       NaN
7       140           4       160
9       150           5       190
NaN     NaN           6       130
NaN     NaN           7       NaN
NaN     NaN           8       200
NaN     NaN           9       90
NaN     NaN           10      NaN

相反，我想使用IDP1到IDP2将值从df.IDP1Number映射到IDP2Number。如果IDP1和IDP2都存在IDP1Number，我想替换现有值。否则，只保留IDP2Number中的值

The error message that appears reads, " Reindexing only valid with uniquely value Index objects

下面的数据框是我想要的：

IDP1    IDP1Number    IDP2    IDP2Number
1       100           1       100
3       110           2       150
5       120           3       110
7       140           4       160
9       150           5       120
NaN     NaN           6       130
NaN     NaN           7       140
NaN     NaN           8       200
NaN     NaN           9       150
NaN     NaN           10      NaN

以下是一种方法：

# filter the data and create a mapping dict
maps = df.query("IDP1.notna()")[['IDP1', 'IDP1Number']].set_index('IDP1')['IDP1Number'].to_dict()

# create new column using ifelse condition
df['IDP2Number'] = df.apply(lambda x: maps.get(x['IDP2'], None) if (pd.isna(x['IDP2Number']) or x['IDP2'] in maps) else x['IDP2Number'], axis=1)

print(df)

   IDP1  IDP1Number  IDP2  IDP2Number
0   1.0       100.0     1       100.0
1   3.0       110.0     2       150.0
2   5.0       120.0     3       110.0
3   7.0       140.0     4       160.0
4   9.0       150.0     5       120.0
5   NaN         NaN     6       130.0
6   NaN         NaN     7       140.0
7   NaN         NaN     8       200.0
8   NaN         NaN     9       150.0
9   NaN         NaN    10         NaN

---

非常感谢，直观地说，这里发生了什么？我们创建了一个dict，它将

IDP1

映射到

IDP1Number

值。然后，使用ifelse检查，如果

IDP2Number

中的值为

NA

，则使用

IDP2

中相应的值替换为dict中的值。你应该在每一步之后打印结果，以获得视觉效果。可以，这是有意义的。它还解决了索引大小不同的问题，这非常有帮助！