我有一個如下所示的 df ：df = pd.DataFrame({'id': ['a','b','c','d'], 'ac' : ['123','223', np.nan, np.nan], 'prev' : [np.nan, np.nan, 'a','b']})輸出： id ac prev0 a 123 NaN 1 b 223 NaN 2 c NaN a 3 d NaN b對于 ac 為空，獲取 prev 的值，然后查找 id 列。使用 ac 列中的值填充空值。預期輸出： id ac prev0 a 123 NaN1 b 223 NaN2 c 123 a3 d 223 b我該如何實現這一目標？謝謝。
2 回答
元芳怎么了
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您可以使用此掩碼對列與列的值Series.isna使用布爾索引來創建布爾掩碼，基于：mapprevacid
m = df['ac'].isna()
df.loc[m, 'ac'] = df.loc[m, 'prev'].map(df.set_index('id')['ac'])
結果：
? id? ?ac prev
0? a? 123? NaN
1? b? 223? NaN
2? c? 123? ? a
3? d? 223? ? b
瀟湘沐
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如果我理解正確，您希望使用“id”給出的值填充“ac”列的 nan 值，該值由“prev”列中的相應值指示。如果是這樣，您可以嘗試使用“id”作為索引，以便您可以使用 .loc 訪問您感興趣的行
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'id': ['a', 'b', 'c', 'd'],
'ac': ['123', '223', np.nan, np.nan],
'prev': [np.nan, np.nan, 'a', 'b']})
df.set_index('id', inplace=True)
to_fill = df.loc[df['ac'].isnull()]
fill_with = df.loc[to_fill['prev'], 'ac'].copy()
fill_with = fill_with.values
df.loc[to_fill.index, 'ac'] = fill_with
最終結果是：
print(df)
ac prev
id
a 123 NaN
b 223 NaN
c 123 a
d 223 b
請注意，如果“id”列沒有重復值，則此代碼有效。希望我有幫助！
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