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我有一个如下所示的熊猫数据框：

x y z
1 2 3
na 1 4
na na 5

现在我想添加另一列 a，其值取决于 x、y 和 z。如果 x 可用，则 a 将为“是”。如果是na，那么它将检查y。如果 y 可用，则 a 将为“否”，否则 a 将与 z 相同（如果可用，否则将为 0）。我在 R 中有以下功能：

cur_sta <- function(data){

    sta <- ifelse(!is.na(data$x),"yes",    
        ifelse(!is.na(data$y),"no",    
        ifelse(!is.na(data$z),data$z,0)))

}

我怎样才能在python中实现同样的目标？

编辑：

我尝试了以下方法：

conditions = [
        (not pd.isnull(data["x"].item())),
        (not pd.isnull(data["y"].item())),
        (not pd.isnull(data["z"].item()))]
    choices = ['yes', 'no', data["z"]]
    data['col_sta'] = np.select(conditions, choices, default='0')

但我收到以下错误：

ValueError: can only convert an array of size 1 to a Python scalar

我怎样才能解决这个问题？

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1 回答 1

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用于Series.notna测试非缺失值：

conditions = [data["x"].notna(),
              data["y"].notna(),
              data["z"].notna()]
choices = ['yes', 'no', data["z"]]
data['col_sta'] = np.select(conditions, choices, default='0')
print (data)
     x    y  z col_sta
0  1.0  2.0  3     yes
1  NaN  1.0  4      no
2  NaN  NaN  5       5
于 2019-08-19T08:29:33.257 回答