将NaN分配给基于另一列的列

Question

标题可能有点离题。我会正确解释。我将收到一个数据帧df，其格式为marker的列之一具有意外格式。

有时，我将marker，混合为单个marker或范围marker：

marker             place1       place2
45                  PQR           STU
145.0-100           ABC           DEF
267.0-175.8         GHI           KLM

在转换期间，我需要拆分包含marker的-并变成这样：

marker        firstkm    lastkm    place1       place2
45             45         NaN       PQR           STU
145.0-100      145.0      100       ABC           DEF
267.0-175.8    267.0      175.8     GHI           KLM

我还可以获得以下DataFrame，其中all marker不是范围。

marker    place1       place2
145.0      ABC           DEF
267.0      GHI           KLM

使用这段代码：

    #Split marker to temporary dataframe , split_m
    split_m = df.marker.str.split('-', expand=True)
    split_m.columns=['firstkm', 'lastkm'] #hitting error here
    split_m = split_km[['firstkm', 'lastkm']].replace([None], np.nan)

如果DataFrame类似于我上面显示的第一个示例，我可以实现所需的结果。但是，如果DataFrame像我展示的第二个示例一样，我将无法获得结果。我收到错误消息：

ValueError：长度不匹配：预期轴有1个元素，新值有2个元素

我了解错误是由于DataFrame无法在lastkm中放置任何值引起的。但我不知道该如何处理。

如果我为第二个DataFrame打印split_m，我会得到这个：

marker     firstkm    
145.0       145.0
267.0       267.0
如何立即将np.nan分配给lastkm以产生以下结果：

marker     firstkm   lastkm  
145.0       145.0     NaN
267.0       267.0     NaN
编辑

我遇到的另一种模式：

marker        firstkm      lastkm    place1       place2
45             45           NaN       PQR           STU
145.0-100      145.0        100       ABC           DEF
267.0-175.8    267.0        175.8     GHI           KLM
18.1J          18.1J        Nan       GHI           KLM
P7.991-54.3    P7.991       54.3      GHI           KLM
UPM Ex 0.5     UPM Ex 0.5   NaN       PPP           SSS
UPMEx0.5仍可接受。不区分大小写。

标题可能有点离题。我会正确解释。我将收到一个DataFrame df，其格式之一为“标记”的列具有意外格式。有时，我会标记，混合单个标记...

Answer 1

使用str.extract：

Answer 2

您可以尝试以下方法：