Python 如果行为空，则使用另一列的值更新一列

我有两列数据框扇区和扇区名称，我想更新'Sector'='Sector Name'值，其中'Sector'为空

我有下面的脚本，但它的给定错误“ValueError:无法从重复轴重新编制索引”

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请帮助。

我认为最好的方法是创建唯一索引，然后使用，或者使用反转条件：

dataFinal = dataFinal.reset_index(drop=True)
#John Gals dol from comment 
dataFinal.loc[dataFinal['Sector'] == '', 'Sector'] = dataFinal['Sector Name']

或：

m = dataFinal['Sector'] == ''
dataFinal['Sector'] = dataFinal['Sector'].mask(m, dataFinal['Sector Name'])

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样本：

dataFinal = pd.DataFrame({'Sector':['a','ss',''],
                         'Sector Name':['r','t','y']}, index=[4,4,1])
print (dataFinal)
  Sector Sector Name
4      a           r
4     ss           t
1                  y

dataFinal = dataFinal.reset_index(drop=True)

m = dataFinal['Sector'] == ''
dataFinal['Sector'] = dataFinal['Sector'].mask(m, dataFinal['Sector Name'])
print (dataFinal)
  Sector Sector Name
0      a           r
1     ss           t
2      y           y

---

我认为最好是创建唯一的索引，然后使用，或者使用反转条件：

dataFinal = dataFinal.reset_index(drop=True)
#John Gals dol from comment 
dataFinal.loc[dataFinal['Sector'] == '', 'Sector'] = dataFinal['Sector Name']

或：

m = dataFinal['Sector'] == ''
dataFinal['Sector'] = dataFinal['Sector'].mask(m, dataFinal['Sector Name'])

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样本：

dataFinal = pd.DataFrame({'Sector':['a','ss',''],
                         'Sector Name':['r','t','y']}, index=[4,4,1])
print (dataFinal)
  Sector Sector Name
4      a           r
4     ss           t
1                  y

dataFinal = dataFinal.reset_index(drop=True)

m = dataFinal['Sector'] == ''
dataFinal['Sector'] = dataFinal['Sector'].mask(m, dataFinal['Sector Name'])
print (dataFinal)
  Sector Sector Name
0      a           r
1     ss           t
2      y           y

---

您可以使用

np.where

dataFinal['Sector'] = \
    np.where(dataFinal['Sector'] == '', dataFinal['Sector Name'], dataFinal['Sector'])

---

感谢您提供的数据：

dataFinal

  Sector Sector Name
4      a           r
4     ss           t
1                  y

dataFinal['Sector'] = \
        np.where(dataFinal['Sector'] == '', dataFinal['Sector Name'], dataFinal['Sector'])
dataFinal
  Sector Sector Name
4      a           r
4     ss           t
1      y           y

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您可以使用

np.where

dataFinal['Sector'] = \
    np.where(dataFinal['Sector'] == '', dataFinal['Sector Name'], dataFinal['Sector'])

---

感谢您提供的数据：

dataFinal

  Sector Sector Name
4      a           r
4     ss           t
1                  y

dataFinal['Sector'] = \
        np.where(dataFinal['Sector'] == '', dataFinal['Sector Name'], dataFinal['Sector'])
dataFinal
  Sector Sector Name
4      a           r
4     ss           t
1      y           y

---

您可以使用掩码查找数据帧中

扇区

仅包含空白的所有行，然后使用此掩码应用相应的

扇区名称

：

mask = dataFinal['Sector'].str.isspace()
dataFinal.loc[mask, 'Sector'] = dataFinal.loc[mask, 'Sector Name'] 

---

您可以使用掩码查找数据帧中

扇区

仅包含空白的所有行，然后使用此掩码应用相应的

扇区名称

：

mask = dataFinal['Sector'].str.isspace()
dataFinal.loc[mask, 'Sector'] = dataFinal.loc[mask, 'Sector Name'] 

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您不应该执行

dataFinal.loc[dataFinal['Sector']=''，'Sector']=dataFinal['Sector Name']

`@John Galt，感谢您的回复，在重置索引后，它的工作是否应该执行

dataFinal.loc[dataFinal['Sector']=''，'Sector']=dataFinal['Sector Name']

`@John Galt，感谢您的回复，在重置数据后，索引其工作库+1谢谢你的数据+1.