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python - 将数据框特定列中的 Nan 值替换为另一个数据框特定列中的值

问题描述

我在用其他数据框的列值替换数据框一列中的 nan 值时遇到问题。这是测试示例：

    Name  Age Name2
0    tom   10   tom
1   nick   15  nick
2   juli   14  juli
3    NaN   12  anne
4  error   17   neo

我想用来自其他数据帧的特定值替换列 Name 中的 Nan 值（如果其中有一些 Nan 值，则不是其他列），例如来自该数据帧的 Name2 值：

    Name  Age Name2
4  error   17   neo

我想要得到的是：

    Name  Age Name2
0    tom   10   tom
1   nick   15  nick
2   juli   14  juli
3    neo   12  anne
4  error   17   neo

这是此示例的测试代码：

# initialize list of lists 
data = [['tom', 10, 'tom'], ['nick', 15, 'nick'], ['juli', 14, 'juli'], [np.nan, 12, 'anne'], ['error', 17, 'neo']] 

# Create the pandas DataFrame 
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Age', 'Name2']) 

df1=df[df.Age==np.max(df.Age)]

然后我尝试了这三种方法，但都没有奏效——我的数据框始终保持 Nan 值。

df.Name.fillna(df1.Name2, inplace=True)

df.where(df.Name.isnull(), df1.Name2, axis=0)

df[df.Name.isnull()].Name=df1.Name2

你能告诉我我哪里出错了吗？

标签： pythonpandasnan

解决方案

这里有必要将一个元素转换Series为标量：

df.Name.fillna(df1.Name2.iat[0], inplace=True)
#assign output to new DataFrame, test for not missing values
df = df.where(df.Name.notna(), df1.Name2.iat[0])
#use DataFrame.loc for avoid SettingWithCopyWarning
df.loc[df.Name.isnull(), 'Name']=df1.Name2.iat[0]

print (df)
    Name  Age Name2
0    tom   10   tom
1   nick   15  nick
2   juli   14  juli
3    neo   12  anne
4  error   17   neo

详情：

print (df1.Name2)
4    neo
Name: Name2, dtype: object

print (df1.Name2.iat[0])
neo

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