Python 根据条件选择dataframe列

输入数据帧：

    a   b  c    d   e    f    g       j   k  l    m    n    o    p    q   r      s  t
2  33  17  0  418  -5  -81  NaN   14336  81  1  462  -24  NaN   81    1   462  -24 NaN  
5  33  17  0  415  -5  -116 NaN   14336  81  0  487   -5  116   81    1   462  -24 NaN 
7  33  17  0  413  -5  -116 NaN   14336  81  1  462  -24  NaN   81    1   462  -24 -111 

    x1  x2    x3    y1    y2    y3    z1   z2    z3
2  418  -5   -81   NaN   NaN   NaN   462  -24   NaN
5  415  -5  -116   487    -5   116   462  -24   NaN
7  413  -5   -81   NaN   NaN   NaN   462  -24  -111

检查列

c

的值是否等于

0

：将

d

e

f

的值插入

x1

x2

x3

检查列

l

的值是否等于

0

：将

m

n

o

的值插入

y1

y2

y3

如果列

l

的值等于

1

： 检查列

o

和

t

：第一个包含值的列，将

m

n

o

，或

r

s

t

插入列

z1

z2

z3

输出数据帧：

    a   b  c    d   e    f    g       j   k  l    m    n    o    p    q   r      s  t
2  33  17  0  418  -5  -81  NaN   14336  81  1  462  -24  NaN   81    1   462  -24 NaN  
5  33  17  0  415  -5  -116 NaN   14336  81  0  487   -5  116   81    1   462  -24 NaN 
7  33  17  0  413  -5  -116 NaN   14336  81  1  462  -24  NaN   81    1   462  -24 -111 

    x1  x2    x3    y1    y2    y3    z1   z2    z3
2  418  -5   -81   NaN   NaN   NaN   462  -24   NaN
5  415  -5  -116   487    -5   116   462  -24   NaN
7  413  -5   -81   NaN   NaN   NaN   462  -24  -111

我认为需要按条件筛选，以便将所有

DataFrame

s连接在一起，并将

NaN

s替换为另一个

DataFrame

：

df1 = df[['d','e','f']].where(df['c'].eq(0))
df1.columns = ['x1','x2','x3']

df2 = df[['m','n','o']].where(df['l'].eq(0))
df2.columns = ['y1','y2','y3']

df31 = df[['m','n','o']].where(df['l'].eq(1) & df['o'].notnull())
df31.columns = ['z1','z2','z3']

df32 = df[['r','s','t']].where(df['l'].eq(1) & df['t'].notnull())
df32.columns = ['z1','z2','z3']

df = pd.concat([df1, df2, df31.combine_first(df32)], axis=1)
print (df)
    x1  x2   x3     y1   y2     y3     z1    z2     z3
2  418  -5  -81    NaN  NaN    NaN    NaN   NaN    NaN
5  415  -5 -116  487.0 -5.0  116.0    NaN   NaN    NaN
7  413  -5 -116    NaN  NaN    NaN  462.0 -24.0 -111.0

---

您是否遇到了问题的某个特定部分？能否进一步解释第一个包含值的部分？我的解决方案是如何工作的？这就是你想要的？答案与期望的结果不同，因为问题不清楚。