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python - 当数据框有重复的列时，fillna 函数似乎无法与 dict 参数一起正常工作

问题描述

我发现在使用 pd.concat() 连接具有相同列名的两个数据帧之后，df.fillna() 将无法与指定每列使用哪个值的 dict 参数一起正常工作。

我不知道为什么？我的理解有问题吗？

a1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})
a2 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})
b = pd.DataFrame({'b': [np.nan, 20, 30]})
c = pd.DataFrame({'c': [40, np.nan, 60]})
x = pd.concat([a1,a2, b, c], axis=1)
print(x)
x = x.fillna({'b':10, 'c': 50})
print(x)

初始数据框：

   a  a     b     c
0  1  1   NaN  40.0
1  2  2  20.0   NaN
2  3  3  30.0  60.0

df.fillna() 后数据不变：

   a  a     b     c
0  1  1   NaN  40.0
1  2  2  20.0   NaN
2  3  3  30.0  60.0

标签： pythonpandas

解决方案

如评论中所述，在存在重复列名的情况下将值分配给数据框存在问题。但是，您可以使用此解决方法：

for col,val in {'b':10, 'c': 50}.items():
    new_col = x[col].fillna(val)
    idx = int(x.columns.get_loc(col))
    x = x.drop(col,axis=1)
    x.insert(loc=idx, column=col, value=new_col)

print(x)

结果：

   a  a     b     c
0  1  1  10.0  40.0
1  2  2  20.0  50.0
2  3  3  30.0  60.0

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