Python 使用熊猫合并数据帧中的列

我试图在一个数据帧中合并两个不同的列。 因此，如果有A列和B列，并且希望A保持默认值，除非它为空。如果为空，则希望使用B的值

pd.merge看起来只在合并数据帧时有效，而不在现有单个数据帧中合并列

| A     | B    |

| 2     | 4    |
| NaN   | 3    | 
| 5     | NaN  |
| NaN   | 6    | 
| 7     | 8    |

预期结果：

|A|

|2|
|3|
|5|
|6|
|7|

---

Scott Boston对OP的评论值得称赞：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame( 
    {
        'A': [2, None, 5, None, 7], 
        'B': [4, 3, None, 6, 8] 
    } 
)

df.head()
"""
     A    B
0  2.0  4.0
1  NaN  3.0
2  5.0  NaN
3  NaN  6.0
4  7.0  8.0
"""

df['A'] = df['A'].fillna(df['B'])

df.head()
"""
     A    B
0  2.0  4.0
1  3.0  3.0
2  5.0  NaN
3  6.0  6.0
4  7.0  8.0
"""

---

df['A'].fillnadf['B']？为这个问题添加一些数据和期望的结果。我想你在寻找我添加了一个数据表来说明我试图实现的目标。感谢您抽出时间回答！关于这个问题，它是有效的，但如果单元格的值是-，我该用什么呢？你可以按照df.loc[df['A']='-'，'A']=df.loc[df['A']='-'，'B']来做一些事情。简言之，无论在哪里，只要A='-'，它都将替换为B列中的值。