如果索引不同，则将特定行设置为行中找到的值

Question

我在工作中使用了大量CSV数据。我正试图使用Pandas将成员"电子邮件"转换为其配偶"PrimaryMemberEmail"列的行。以下是我的意思：

import pandas as pd
user_data = {'FirstName':['John','Jane','Bob'],
'Lastname':['Snack','Snack','Tack'],
'EmployeeID':['12345','12345S','54321'],
'Email':['[e-mail]','NaN','[e-mail]'],
'DOB':['09/07/1988','12/25/1990','07/13/1964'],
'Role':['Employee On Plan','Spouse On Plan','Employee Off Plan'],
'PrimaryMemberEmail':['NaN','NaN','NaN'],
'PrimaryMemberEmployeeId':['NaN','12345','NaN']
}
df = pd.DataFrame(user_data)

我有成千上万排这样的。只有当用户是配偶时，我才需要用其相关主要持有者电子邮件的"电子邮件"填充"PrimaryMemberEmail"。因此，在这种情况下，我想将Jane Snack的"Primary MemberEmail"自动填充为她的配偶John Snack的电子邮件，即[e-mail]"我找不到一个好办法。目前我正在使用：

for i in (df['EmployeeId']):
p = (p + len(df['EmployeeId']) - (len(df['EmployeeId'])-1))
EEID = df['EmployeeId'].iloc[p]
if 'S' in EEID:
df['PrimaryMemberEmail'].iloc[p] = df['Email'].iloc[p-1]

让我困扰的是，只有当我的文件正确输入时，这才有效，就像我在示例DataFrame中所展示的那样。此外，我的NaN值不适用于dropna((或其他方法，但这是另一个问题。

我是python和编程的新手。我正在努力为自己目前的健康事业增加价值，我觉得这一切都很有趣。感谢您的帮助。

Answer 1

IIUC，map值和fillna:

df['PrimaryMemberEmail'] = (df['PrimaryMemberEmployeeId']
.map(df.set_index('EmployeeID')['PrimaryMemberEmail'])
.fillna(df['PrimaryMemberEmail'])
)

或者，如果您有真实的NaN(而不是字符串(，请使用布尔索引：

df.loc[df['PrimaryMemberEmployeeId'].notna(),
'PrimaryMemberEmail'] = df['PrimaryMemberEmployeeId'].map(df.set_index('EmployeeID')['PrimaryMemberEmail'])

输出：

FirstName Lastname EmployeeID         DOB               Role PrimaryMemberEmail PrimaryMemberEmployeeId
0      John     Mack      12345  09/07/1988   Employee On Plan    [e-mail]                     NaN
1      Jane    Snack     12345S  12/25/1990     Spouse On Plan    [e-mail]                   12345
2       Bob     Tack      54321  07/13/1964  Employee Off Plan     [e-mail]                     NaN