Question

我有一个包含两行的数据框

df = pd.DataFrame({'group' : ['c'] * 2,
                   'num_column': range(2),
                   'num_col_2': range(2),
                   'seq_col': [[1,2,3,4,5]] * 2,
                   'seq_col_2': [[1,2,3,4,5]] * 2,
                   'grp_count': [2]*2})

具有8个空值，看起来像这样：

df = df.append(pd.DataFrame({'group': group}, index=[0] * size))

  group  grp_count  num_col_2  num_column          seq_col        seq_col_2
0     c        2.0        0.0         0.0  [1, 2, 3, 4, 5]  [1, 2, 3, 4, 5]
1     c        2.0        1.0         1.0  [1, 2, 3, 4, 5]  [1, 2, 3, 4, 5]
0     c        NaN        NaN         NaN              NaN              NaN
0     c        NaN        NaN         NaN              NaN              NaN
0     c        NaN        NaN         NaN              NaN              NaN
0     c        NaN        NaN         NaN              NaN              NaN
0     c        NaN        NaN         NaN              NaN              NaN
0     c        NaN        NaN         NaN              NaN              NaN
0     c        NaN        NaN         NaN              NaN              NaN
0     c        NaN        NaN         NaN              NaN              NaN

我想要的

用我自己的列表替换序列列（seq_col，seq_col_2，seq_col_3等）中的 NaN 值。

注意：。

在此数据中，只有2个序列列，但可能还有更多。
无法替换列中已经存在的先前列表，仅NaN

我找不到从字典假定的用户提供的 list 值替换NaN的解决方案。

伪代码：

for each key, value in dict,
   for each column in df
       if column matches key in dict
         # here matches means the 'seq_col_n' key of dict matched the df 
         # column named 'seq_col_n'
         replace NaN with value in seq_col_n (which is a list of numbers)

我在下面尝试了此代码，它适用于您通过的第一列，然后不适用于您通过的第二列。这很奇怪。

 df.loc[df['seq_col'].isnull(),['seq_col']] = df.loc[df['seq_col'].isnull(),'seq_col'].apply(lambda m: fill_values['seq_col'])

上面的方法有效，但是在seq_col_2上再试一次，它将给出奇怪的结果。

预期输出： 给定参数输入：

my_dict = {seq_col: [1,2,3], seq_col_2: [6,7,8]}

# after executing the code from pseudo code given, it should look like
 group  grp_count  num_col_2  num_column          seq_col        seq_col_2
0     c        2.0        0.0         0.0  [1, 2, 3, 4, 5]  [1, 2, 3, 4, 5]
1     c        2.0        1.0         1.0  [1, 2, 3, 4, 5]  [1, 2, 3, 4, 5]
0     c        NaN        NaN         NaN          [1,2,3]          [6,7,8]
0     c        NaN        NaN         NaN          [1,2,3]          [6,7,8]
0     c        NaN        NaN         NaN          [1,2,3]          [6,7,8]
0     c        NaN        NaN         NaN          [1,2,3]          [6,7,8]
0     c        NaN        NaN         NaN          [1,2,3]          [6,7,8]
0     c        NaN        NaN         NaN          [1,2,3]          [6,7,8]
0     c        NaN        NaN         NaN          [1,2,3]          [6,7,8]
0     c        NaN        NaN         NaN          [1,2,3]          [6,7,8]

Answer 1

对于输入数组，您可以将pd.DataFrame.loc与pd.Series.isnull结合使用：

import pandas as pd, numpy as np

df = pd.DataFrame({'group' : ['c'] * 2,
                   'num_column': range(2),
                   'num_col_2': range(2),
                   'seq_col': [[1,2,3,4,5]] * 2,
                   'seq_col_2': [[1,2,3,4,5]] * 2,
                   'grp_count': [2]*2})

df = df.append(pd.DataFrame({'group': ['c']*8}, index=[0] * 8))

L1 = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
L2 = np.array([10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17])

df.loc[df['seq_col'].isnull(), 'seq_col'] = L1
df.loc[df['seq_col_2'].isnull(), 'seq_col_2'] = L2

print(df[['seq_col', 'seq_col_2']])

           seq_col        seq_col_2
0  [1, 2, 3, 4, 5]  [1, 2, 3, 4, 5]
1  [1, 2, 3, 4, 5]  [1, 2, 3, 4, 5]
0                0               10
0                1               11
0                2               12
0                3               13
0                4               14
0                5               15
0                6               16
0                7               17

如果您需要序列中的列表值，则可以在分配之前明确转换为序列：

df.loc[df['seq_col'].isnull(), 'seq_col'] = pd.Series([[1, 2, 3]]*len(df))

熊猫用特定列的列表替换NaN值

1 个答案: