Python 如果在另外两列中有数据，则在另一列中创建新列

在我的pandas数据集中，有两列（即A和B），我希望从中创建第三列（C），如果A或B被填充，则该列为“True”

我已经试用了以下代码。但是，运行此代码后，C列中的所有值都是“否”（表示A列和B列中的所有单元格都为空，但情况并非如此）

我不熟悉Python（也不熟悉StackOverflow），所以如果有人有任何建议，我将不胜感激

谢谢大家!

使用with检查

a

或

b

何时不为空，然后我们可以使用or映射使用

Yes

或

No

创建的布尔序列：

df['c'] = df[['a','b']].notnull().any(axis = 1).map({True:'Yes',False:'No'})

#alternative
#df['c'] = df[['a','b']].notnull().any(axis = 1).replace({True:'Yes',False:'No'})

#logic inverse
#df['c'] = df[['a','b']].notnull().any(axis = 1).map({True:'No',False:'Yes'})

或

---

我建议在以下条件下使用

np.where

：

df['c'] = np.where((df['a'].isnull()) & (df['b'].isnull()),"No","Yes")

当然，您需要

将numpy导入为np

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()
#df is the dataframe you are working with

# using dataframe indexing
df['c'] = (df['a'].isnull() & df['b'].isnull())

# using apply
df['c'] = df.apply(lambda row: False if pd.isna(df['a']) and  pd.isna(df['b']) else True ,axis=1)

然后尝试：

df['C'] = df[['A','B']].apply(f,axis=1)

---

当熊猫模块本身的别名是公认的时，为什么要调用数据帧

pd

？欢迎使用StackOverflow。请花点时间阅读这篇文章，以及如何提供答案，并相应地修改你的问题。这些关于如何提出一个好问题的提示可能也很有用。阅读熊猫文档。阅读熊猫文档。阅读Pandas文档。另外，当布尔值是一个东西时，为什么要使用字符串

'Yes'

和

'No'

？这是否回答了您的问题？格雷西亚斯，安瑟夫！没错，原来的那个是对的。如果其中任何一个不为空，则为是，否则为否您也可以通过

pd.np

从pandas内部访问numpy，假设pandas作为PDI导入，它在pandas 1.0.0@Emil Mirzayev中是新的吗？不，我已经使用了很长时间了。不确定他们是从哪个版本获得的，但他们已经拥有它很长时间了

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()
#df is the dataframe you are working with

# using dataframe indexing
df['c'] = (df['a'].isnull() & df['b'].isnull())

# using apply
df['c'] = df.apply(lambda row: False if pd.isna(df['a']) and  pd.isna(df['b']) else True ,axis=1)

def f(x):
     if x[0].isna():
          return "Yes"
     elif x[1].isna():
          return "Yes"
     return "No"

df['C'] = df[['A','B']].apply(f,axis=1)

C = []

for index, row in df.iterrows():

    if(pd.isnull(row['a'])) and (pd.isnull(row['b'])):
        C.append("No")
    else:
        C.append("Yes")

df.insert(2, "C", C)