有没有一种方法可以基于另一个数据帧添加NaN值？

Question

说我有两个数据框： 原始：

     A    B    C
0  NaN  4.0  7.0
1  2.0  5.0  NaN
2  NaN  NaN  9.0

起诉：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

（两者都是相同的数据帧，只是插补中填写了NaN）。

我想将NaN值重新引入到插补df列A中，这样看起来（填充B，C列，但A保留NaN值）：

#      A    B    C
# 0  NaN  4.0  7.0
# 1  2.0  5.0  8.0
# 2  NaN  6.0  9.0


import pandas as pd
import numpy as np
dfImputation = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],
                   'B':[4,5,6],
                   'C':[7,8,9]})

dfOrginal = pd.DataFrame({'A':[np.NaN,2,np.NaN],
                   'B':[4,5,np.NaN],
                   'C':[7,np.NaN,9]})


print(dfOrginal.fillna(dfImputation))

我没有得到想要的结果，因为它显然填写了所有值。有没有办法引入NaN值或为特定列填写NA？我不太确定获得预期结果的最佳方法。

Answer 1

您可以通过对传递给fillna操作的帧进行子设置来仅填充指定的列：

>>> dfOrginal.fillna(dfImputation[["B", "C"]])
     A    B    C
0  NaN  4.0  7.0
1  2.0  5.0  8.0
2  NaN  6.0  9.0

Answer 2

选中update

df.update(im[['B','C']])
df
Out[7]: 
     A    B    C
0  NaN  4.0  7.0
1  2.0  5.0  8.0
2  NaN  6.0  9.0