Pandas条件列填充：'PERS CODE'为空时用'PERS2 CODE'映射名称

完整修改代码 #

import pandas as pd

df_name = pd.DataFrame({'CODE':['01','02','03','04'],
                        'NAME':['MICK','DAVID','JEAN','CHERRY']})

df_exp = pd.DataFrame({'TEST':['POST1','POST2','POST3','POST4','POST5','POST6','POST7', 'POST8'],
                       'PERS CODE':['02','','','04','','02','','03'],
                       'PERS2 CODE':['03','01','02','01','04','02','01','05']})

# 预先生成CODE到NAME的映射字典，复用更高效
name_mapping = df_name.set_index('CODE')['NAME']

df_output = pd.DataFrame()
df_output['POST'] = df_exp['TEST']
# 优先用PERS CODE映射，空值则用PERS2 CODE映射填充
df_output['AGENT'] = df_exp['PERS CODE'].map(name_mapping).fillna(df_exp['PERS2 CODE'].map(name_mapping))

print(df_output)

关键逻辑说明 #

• 先构建name_mapping字典，将df_name的CODE设为索引对应NAME值，避免重复计算。
• 第一步用PERS CODE映射得到AGENT初始值，PERS CODE为空的行此时会得到NaN。
• 调用fillna方法，把AGENT中的空值替换为PERS2 CODE映射后的结果，实现"优先用PERS CODE，空值则用PERS2 CODE"的需求。
• 若PERS2 CODE的值在df_name中无匹配（比如POST8的05），对应AGENT会保留NaN，符合数据实际情况。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者FBAB