如何用Python Pandas从三列中选取首个非空值生成新列

嘿，这个需求处理起来很简单，我给你两种实用的实现方式，分别适配不同场景：

方法一：向量化操作（推荐，适合大数据集） #

这种方式用Pandas的内置向量化方法，速度快效率高，是处理这类问题的首选方案。

步骤： #

1. 先导入需要的库，并构造示例数据（注意Pandas里用np.nan表示空值）：

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造示例DataFrame
data = {
    'name': ['Tom', 'John', 'Lily'],
    'homePhone': [888, np.nan, np.nan],
    'workPhone': [666, 777, np.nan],
    'CellPhone': [np.nan, np.nan, 333]
}
df = pd.DataFrame(data)

2. 核心逻辑：选中目标三列后，沿行方向（axis=1）执行向后填充（bfill），这样每行的首个非空值会被填充到该列组的第一列位置，最后提取这一列的值即可：

# 生成'I want'列
df['I want'] = df[['homePhone', 'workPhone', 'CellPhone']].bfill(axis=1).iloc[:, 0]

方法二：逐行处理（直观易理解，适合小数据集） #

如果你更看重代码的可读性，也可以用apply逐行处理，精准定位每行的第一个非空值：

df['I want'] = df[['homePhone', 'workPhone', 'CellPhone']].apply(
    lambda row: row[row.first_valid_index()], axis=1
)

两种方法运行后，你都会得到符合预期的结果：

补充提示：如果某行的三列全为空，两种方法都会生成NaN，你可以根据需求用fillna()补充自定义默认值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者NewHill