熊猫：drop_duplicates（）。fillna（0）没有填充零

Question

我正在尝试从一个系列中删除重复项，然后用0填充NaN。应该非常简单，但是当我将两个函数链接在一起时，我仍然得到NaN我期望{{1} }}

0.0

的产率：

df = pd.DataFrame({'a':[1,1,2,3,3,4], 'b':[10,20,30,40,50,60]})
df['a'] = df['a'].drop_duplicates().fillna(0)

鉴于：

     a   b
0  1.0  10
1  NaN  20
2  2.0  30
3  3.0  40
4  NaN  50
5  4.0  60

工作正常，但似乎不必要地冗长。

我在大熊猫0.20.3上。

Answer 1

由于drop_duplicates删除了元素，因此您的结果的大小小于您分配给的数据帧。这会导致索引不匹配。

或者，将mask / where与duplicated -

一起使用

df['a'] = df['a'].mask(df['a'].duplicated(), 0)

或者，

df['a'] = df['a'].where(~df['a'].duplicated(), 0)

df

   a   b
0  1  10
1  0  20
2  2  30
3  3  40
4  0  50
5  4  60

Answer 2

删除drop_duplicates某些值并对齐创建NaN的值后，会出现问题。所以reindex在这里提供帮助：

df['a'] = df['a'].drop_duplicates().reindex(df.index, fill_value=0)
print (df)
   a   b
0  1  10
1  0  20
2  2  30
3  3  40
4  0  50
5  4  60

或者使用duplicated与loc：

df.loc[df['a'].duplicated(), 'a'] = 0
print (df)
   a   b
0  1  10
1  0  20
2  2  30
3  3  40
4  0  50
5  4  60