使用python参考另一个数据框中的有效countrycode列，更新数据框中的countryside列中的空值

Question

我有两个数据框：Disaster，CountryInfo 灾难有一个列国家/地区代码，其中包含一些空值 例如： 灾难：

 1.**Country**   - **Country_code** 
 2.India         - Null         
 3.Afghanistan   - AFD
 4.India         - IND
 5.United States - Null

CountryInfo：

0.**CountryName**   - **ISO** 
1.India             - IND
2.Afganistan        - AFD
3.United States     - US

我需要参考国家/地区名称填写国家/地区代码。有人可以为此建议解决方案吗？

Answer 1

您只需将namespace MBZ.Controls { export module Form { export function Initialize() { // Initialize Control } export function OnSubmit() { // Calls common utility ProcessSelection(); } } } 与map一起使用即可。

使用此方法，所有值都将被覆盖，而不仅仅是非Series。

NaN

如果您不想覆盖所有值，可以在# Test data disaster = pd.DataFrame({'Country': ['India', 'Afghanistan', 'India', 'United States'], 'Country_code': [np.nan, 'AFD', 'IND', np.nan]}) country = pd.DataFrame({'Country': ['India', 'Afghanistan', 'United States'], 'Country_code': ['IND', 'AFD', 'US']}) # Transforming country into a Series in order to be able to map it directly country_se = country.set_index('Country').loc[:, 'Country_code'] # Map disaster['Country_code'] = disaster['Country'].map(country_se) print(disaster) # Country Country_code # 0 India IND # 1 Afghanistan AFD # 2 India IND # 3 United States US 上进行过滤。

NaN