Question

我有两个这样的数据框：

   A   B
a  1  10
b  2  11
c  3  12
d  4  13 

   A   B
a  11 NaN
b NaN NaN
c NaN  20
d  16  30

它们具有相同的列名和索引。我的目标是将NAs中的df2替换为df1的值。目前，我这样做：

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({'A': range(1, 5), 'B': range(10, 14)}, index=list('abcd'))
df2 = pd.DataFrame({'A': [11, np.nan, np.nan, 16], 'B': [np.nan, np.nan, 20, 30]}, index=list('abcd'))    

def repl_na(s, d):

    s[s.isnull().values] = d[s.isnull().values][s.name]

    return s    

df2.apply(repl_na, args=(df1, ))

给了我想要的输出：

现在我的问题是，如果数据帧的索引不同（列名仍然相同，并且列具有相同的长度），如何实现这一点。所以我会df2这样（df1不变）：

    A   B
0  11 NaN
1 NaN NaN
2 NaN  20
3  16  30

然后上面的代码不再起作用，因为数据帧的索引是不同的。有人可以告诉我该怎么行

s[s.isnull().values] = d[s.isnull().values][s.name]

必须修改

才能获得与上面相同的结果？

Answer 1

您可以暂时将df1上的索引更改为df2，将combine_first与df2暂时更改;

df2.combine_first(df1.set_index(df2.index))

    A   B
1  11  10
2   2  11
3   3  20
4  16  30

使用apply将列传递给函数时，不会更新Dataframe

1 个答案: