如何将Pandas Dataframe中某些列的非空值填充到新列中？如何在多个条件下使用np.where()？

1. 如何将Pandas Dataframe中某些列的非空值填充到新列中？

要将Pandas Dataframe中某些列的非空值填充到新列中，可以使用fillna()函数结合条件判断来实现。以下是具体的步骤：

步骤1：创建一个新列，用于存储非空值。

df['new_column'] = ''

步骤2：使用条件判断和fillna()函数将非空值填充到新列中。

df['new_column'] = df['column1'].fillna(df['column2'])

上述代码中，column1是要填充的列，column2是用于填充的列。如果column1中的值为空，则使用column2中的值进行填充。

1. 如何在多个条件下使用np.where()？

要在多个条件下使用np.where()函数，可以使用逻辑运算符（如&和|）将多个条件组合起来。以下是具体的步骤：

步骤1：导入numpy库。

import numpy as np

步骤2：使用np.where()函数和逻辑运算符在多个条件下进行条件判断。

df['new_column'] = np.where((condition1) & (condition2), value1, value2)

上述代码中，condition1和condition2是要判断的条件，可以是列与值之间的比较、列与列之间的比较等。value1是满足条件时要赋予的值，value2是不满足条件时要赋予的值。

需要注意的是，条件判断中的括号是必需的，用于明确条件的优先级。

以上是关于如何将Pandas Dataframe中某些列的非空值填充到新列中以及如何在多个条件下使用np.where()的解答。