使用Python中的Replace()或fillna()将NAN替换为Pandas中的列的字典值

时间:2018-04-25 06:50:05

标签: python pandas

我是python的新手,我正在尝试使用fillna()功能并面临一些问题。 我有一个名为Temp_Data_DF的DataFrame,它有两列,如下所示:

Temp_Data_DF:
A  B
1  NAN
2  NAN
3  {'KEY':1,'VALUE':2}

我想用Dict值替换所有NAN,结果数据框应该是这样的:

Temp_Data_DF:
A  B
1  {'KEY':1,'VALUE':2}
2  {'KEY':1,'VALUE':2}
3  {'KEY':1,'VALUE':2}

我尝试了以下代码:

Bvalue = {'KEY':1,'VALUE':2}
Temp_Data_DF['B']=Temp_Data_DF['B'].fillna(Bvalue)

但它没有用期望值取代NAN 任何帮助将不胜感激。

我正在参考下面的链接。

链接:Pandas dataframe fillna() only some columns in place

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

您可以fillna Series创建dictionary

Bvalue = {'KEY':10,'VALUE':20}
Temp_Data_DF['B']=Temp_Data_DF['B'].fillna(pd.Series([Bvalue], index=Temp_Data_DF.index))
print (Temp_Data_DF)
   A                         B
0  1  {'VALUE': 20, 'KEY': 10}
1  2  {'VALUE': 20, 'KEY': 10}
2  3    {'VALUE': 2, 'KEY': 1}

<强>详细

print (pd.Series([Bvalue], index=Temp_Data_DF.index))
0    {'VALUE': 20, 'KEY': 10}
1    {'VALUE': 20, 'KEY': 10}
2    {'VALUE': 20, 'KEY': 10}
dtype: object