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python - Python Pandas - 使用 dict 替换 NaN 值

问题描述

使用以下 DF：

     A  B
0    a  1
1    b  2
2  NaN  1
3  NaN  2

我想A根据 的数字表示替换 NaN 值B，以获得：

     A  B
0    a  1
1    b  2
2    a  1
3    b  2

我已经建立了 B/A 值的字典：{1 : 'a', 2: 'b'}

如何将更改应用于 NaN 值？

标签： pythonpandas

解决方案

Series.fillna与 一起使用Series.map：

d = {1 : 'a', 2: 'b'}
df.A = df.A.fillna(df.B.map(d))
print (df)
   A  B
0  a  1
1  b  2
2  a  1
3  b  2

我建议使用map因为replace速度较慢，并且如果没有匹配项map返回缺失值（如原始值）而不是值B：

df["A"] = df["A"].fillna(df["B"].replace({1 : 'a', 2: 'b'}))
print (df)
   A  B
0  a  1
1  b  2
2  a  1
3  3  3 <- changed last value to 3

d = {1 : 'a', 2: 'b'}
df.A = df.A.fillna(df.B.map(d))
print (df)
     A  B
0    a  1
1    b  2
2    a  1
3  NaN  3

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