我目前有一个 csv 导入到 Jupyter 实验室。Pandas 已导入，数据框为 7845 行 x 14 列。我有两个特定的列，一个名为“source_app_packets”，另一个是“source_app_packets.1”。两列几乎相同。主要区别在于“source_app_packets”中缺少的任何数据都存在于“source_app_packets.1”上，反之亦然。我的问题是有没有办法将这两者结合起来？
如果你也导入numpy你可以使用这样的东西，它假设你的数据在df.
import numpy as np
# code to import data
# update source_app_packets column
df["source_app_packets"] = np.where(
df["source_app_packets"].isnull(),
df["source_app_packets.1"],
df["source_app_packets"],
)
df.drop(["source_app_packets.1"], axis=1, inplace=True)
本文收集自互联网，转载请注明来源。
如有侵权，请联系 [email protected] 删除。
我来说两句