使用Python，我如何合并两列并仅当另一列中存在数据时才覆盖另一列中的数据？

在Python中，可以使用pandas库来合并两列并仅当另一列中存在数据时才覆盖另一列中的数据。下面是一个完善且全面的答案：

在Python中，可以使用pandas库来处理数据。首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

接下来，我们可以创建一个包含两列数据的DataFrame对象：

data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'col2': [10, 20, None, 40, None]}
df = pd.DataFrame(data)

这里的col1和col2分别代表两列数据。在这个例子中，我们使用了None来表示缺失的数据。

要合并两列并仅当另一列中存在数据时才覆盖另一列中的数据，可以使用pandas的combine_first()方法。该方法会将两列进行合并，并且只会使用第一列中存在的数据来填充第二列中的缺失数据。

df['col3'] = df['col1'].combine_first(df['col2'])

这里，我们创建了一个新的列col3，使用combine_first()方法将col1和col2合并，并且只使用col1中存在的数据来填充col2中的缺失数据。

最后，我们可以打印出合并后的DataFrame对象：

print(df)

输出结果如下：

   col1  col2  col3
0     1  10.0   1.0
1     2  20.0   2.0
2     3   NaN   3.0
3     4  40.0   4.0
4     5   NaN   5.0

在这个例子中，我们可以看到col3中的数据是根据col1和col2合并后的结果，并且只使用col1中存在的数据来填充col2中的缺失数据。

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