Question

我在用其他数据框的列值替换数据框的一列中的nan值时遇到问题。这是测试示例：

    Name  Age Name2
0    tom   10   tom
1   nick   15  nick
2   juli   14  juli
3    NaN   12  anne
4  error   17   neo

我想用其他数据帧中的特定值替换Name列中的Nan值（如果其中有一些Nan值，则不替换其他列），例如此数据帧中的Name2值：

    Name  Age Name2
4  error   17   neo

我想得到的是这个

    Name  Age Name2
0    tom   10   tom
1   nick   15  nick
2   juli   14  juli
3    neo   12  anne
4  error   17   neo

这是此示例的测试代码：

# initialize list of lists 
data = [['tom', 10, 'tom'], ['nick', 15, 'nick'], ['juli', 14, 'juli'], [np.nan, 12, 'anne'], ['error', 17, 'neo']] 

# Create the pandas DataFrame 
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Age', 'Name2']) 

df1=df[df.Age==np.max(df.Age)]

然后，我尝试了这三种方法，但均无效果-我的数据框始终保持Nan值。

df.Name.fillna(df1.Name2, inplace=True)

df.where(df.Name.isnull(), df1.Name2, axis=0)

df[df.Name.isnull()].Name=df1.Name2

你能告诉我我在哪里犯错吗？

Answer 1

在这里有必要将一个元素Series转换为标量：

df.Name.fillna(df1.Name2.iat[0], inplace=True)
#assign output to new DataFrame, test for not missing values
df = df.where(df.Name.notna(), df1.Name2.iat[0])
#use DataFrame.loc for avoid SettingWithCopyWarning
df.loc[df.Name.isnull(), 'Name']=df1.Name2.iat[0]

print (df)
    Name  Age Name2
0    tom   10   tom
1   nick   15  nick
2   juli   14  juli
3    neo   12  anne
4  error   17   neo

详细信息：

print (df1.Name2)
4    neo
Name: Name2, dtype: object

print (df1.Name2.iat[0])
neo

将数据框特定列中的Nan值替换为另一个数据框特定列中的Nan值

1 个答案: