Python Pandas基于多列条件替换列值并清空指定列的实现问题

初始数据 #

import pandas as pd
import numpy as np

data_in = {'A':['A1', '', '', 'A4',''],
        'B':['', 'B2', 'B3', '',''],
        'C':['C1','C2','','','C5']}
df_in = pd.DataFrame(data_in)

print(df_in)

初始输出：

A   B   C
0  A1      C1
1      B2  C2
2      B3    
3  A4        
4          C5

需求说明 #

实现逻辑：若C列不为空，且对应行A列或B列不为空，则将A列或B列的值替换为C列的值，替换完成后清空该行C列的内容。
期望输出：

A   B   C
0   C1      
1       C2  
2       B3  
3   A4      
4           C5

现有代码问题 #

原有代码的条件逻辑分支写反，且没有补充C列清空逻辑，np.where的错误判断规则导致A4、B3被覆盖为空，C列原值也没有被清除。
原有错误代码：

df_in['A'] = np.where(
   (df_in['A'] !='') & (df_in['C'] != '') , df_in['A'], df_in['C']
)

df_in['B'] = np.where(
   (df_in['B'] !='') & (df_in['C'] != '') , df_in['B'], df_in['C']
)

错误输出：

A   B   C
0   C1      C1
1       C2  C2
2           
3           
4           C5

修正后代码 #

# 标记C列不为空的行
mask_c_not_empty = df_in['C'] != ''
# 替换符合条件的A列值
df_in.loc[mask_c_not_empty & (df_in['A'] != ''), 'A'] = df_in['C']
# 替换符合条件的B列值
df_in.loc[mask_c_not_empty & (df_in['B'] != ''), 'B'] = df_in['C']
# 清空完成替换的行C列值
df_in.loc[mask_c_not_empty & ((df_in['A'] != '') | (df_in['B'] != '')), 'C'] = ''

print(df_in)

运行后即可得到符合要求的输出结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nono_sad