Python:如何在dataframe中合并/连接来自2列的值

Question

我已经找了一段时间了，但我似乎找不到这个小问题的答案。

我希望将map列中值的内容输入到address列中，这样address列中的null值就会被map列中的值填充。

data_bio_dewasa = {'nama':['Sandy','Toni','Jami','Juda', 'Wong'],
            'age':[21, 32, 43, 26, 28],
            'address':[np.nan, 'tanjung duren', np.nan, 'kokas', np.nan],
            'food':['pizza','burger','bakso','mie ayam','seblak'],
            'edukasi':['s1','s2','d3','sma','s3'],
            'status':['pacaran','single','menikah','pelajar','mahasiswa'],
            'map':['banten',np.nan,'medan',np.nan,'kalimantan']
           }

df_bio_dewasa = pd.DataFrame(data_bio_dewasa)
df_bio_dewasa

我的预期输出应该是：(最初为空/nan的address列将用map列中的值填充)

    nama    age   address          food     edukasi   status       map
0   Sandy   21    banten           pizza      s1      pacaran     banten
1   Toni    32   tanjung duren    burger      s2      single       NaN
2   Jami    43     medan           bakso      d3      menikah      medan
3   Juda    26     kokas          mie ayam    sma     pelajar      NaN
4   Wong    28    kalimantan       seblak     s3      mahasiswa   kalimantan

如何编程来产生这样的输出？

Answer 1

只需使用"map“列fillna "address”列：

df_bio_dewasa['address'] = df_bio_dewasa['address'].fillna(df_bio_dewasa['map'])

产出：

    nama  age        address      food edukasi     status         map
0  Sandy   21         banten     pizza      s1    pacaran      banten
1   Toni   32  tanjung duren    burger      s2     single         NaN
2   Jami   43          medan     bakso      d3    menikah       medan
3   Juda   26          kokas  mie ayam     sma    pelajar         NaN
4   Wong   28     kalimantan    seblak      s3  mahasiswa  kalimantan

Answer 2

只需使用.fillna()

df_bio_dewasa['address'] = df_bio_dewasa['address'].fillna(df_bio_dewasa['map'])

给予：

    nama  age        address      food edukasi     status         map
0  Sandy   21         banten     pizza      s1    pacaran      banten
1   Toni   32  tanjung duren    burger      s2     single         NaN
2   Jami   43          medan     bakso      d3    menikah       medan
3   Juda   26          kokas  mie ayam     sma    pelajar         NaN
4   Wong   28     kalimantan    seblak      s3  mahasiswa  kalimantan