基于DataFrame的y列范围值保留对应d列单行唯一有效值

现有如下DataFrame：

x      y1      y2        y3        y4             d1        d2          d3          d4
0  -17.7       7     NaN       NaN       NaN              5       NaN           4         NaN
1  -15.0     NaN     NaN       NaN         3              4       NaN         NaN           8
2  -12.5     NaN     NaN         2       NaN            NaN       NaN           1           9

需求：基于y1至y4列的有效值位置，将d1至d4列每行仅保留对应位置的值，其余值设为NaN。例如第一行y1有有效值，因此仅保留d1的值，其余d列设为NaN，最终期望输出：

x      y1      y2        y3        y4               d1        d2          d3          d4
0  -17.7       7     NaN       NaN       NaN                5       NaN         NaN         NaN
1  -15.0     NaN     NaN       NaN         3              NaN       NaN         NaN           8
2  -12.5     NaN     NaN         2       NaN              NaN       NaN           1         NaN

使用Pandas的where()方法结合布尔掩码即可实现需求，具体代码如下：

import pandas as pd

# 构造原始DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'x': [-17.7, -15.0, -12.5],
    'y1': [7, None, None],
    'y2': [None, None, None],
    'y3': [None, None, 2],
    'y4': [None, 3, None],
    'd1': [5, 4, None],
    'd2': [None, None, None],
    'd3': [4, None, 1],
    'd4': [None, 8, 9]
})

# 定义y列和d列的列名集合
y_cols = ['y1', 'y2', 'y3', 'y4']
d_cols = ['d1', 'd2', 'd3', 'd4']

# 生成掩码：标记y列中存在有效值的位置
mask = df[y_cols].notna()

# 用掩码过滤d列，仅保留对应位置的值，其余设为NaN
df[d_cols] = df[d_cols].where(mask)

print(df)

代码说明 #

• df[y_cols].notna()：生成与y列结构一致的布尔DataFrame，True表示对应y列位置有有效值，False表示为NaN
• df[d_cols].where(mask)：对d列应用掩码，仅保留掩码为True位置的原值，其他位置替换为NaN
• 最后将处理后的d列赋值回原DataFrame，完成数据更新

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Peter M