根据其他列的字符值创建第三列,不包括NA和values的方法可以通过以下步骤实现:
下面是一个示例代码,以Python语言为例:
import pandas as pd
# 假设原始数据集为df,包含两列:col1和col2
df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C', 'NA', 'D'],
'col2': ['X', 'values', 'Y', 'Z', 'values']})
# 创建一个空列表来存储第三列的值
col3 = []
# 遍历每一行的col1和col2的值
for index, row in df.iterrows():
val1 = row['col1']
val2 = row['col2']
# 判断是否为NA或者values
if val1 != 'NA' and val2 != 'values':
# 将符合条件的字符值添加到第三列
col3.append(val1 + val2)
else:
# 如果不符合条件,则添加空值
col3.append('')
# 将第三列的值添加到原始数据集中
df['col3'] = col3
# 打印结果
print(df)
以上代码将根据col1和col2的字符值创建第三列col3,并将符合条件的字符值添加到col3中。最后,将col3添加到原始数据集df中,并打印结果。
请注意,以上示例代码中没有提及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,因为根据问题描述,不允许提及特定的云计算品牌商。
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