熊猫从另一个数据帧中填充数据帧中的缺失值

Question

我找不到一个pandas函数（我曾经见过），用一个数据帧中的NaN替换另一个数据帧中的值（假设可以指定一个通用索引）。任何帮助？

Answer 1

如果你有两块形状相同的DataFrames，则：

df[df.isnull()] = d2 

会做的伎俩。

只有在df.isnull()计算为True（绿色高亮显示）的位置将有资格获得分配。

实际上，DataFrame并不总是相同的大小/形状，并且转换方法（尤其是.shift()）很有用。

进来的数据总是肮脏，不完整或不一致。参加课程。有一个相当广泛的熊猫tutorial and associated cookbook处理这些情况。

Answer 2

正如我刚才了解到，有一个DataFrame.combine_first()方法，其目的正是这个，与附加属性，如果你的更新数据帧d2是大于你原来df，额外的行和列加，以及。

df = df.combine_first(d2) 

Answer 3

DataFrame.combine_first()准确回答这个问题。

但是，有时要填充/替换/从数据帧B.这个问题把我带到这个网页值覆盖一些数据帧A的非缺失（非NAN）值的，解决的办法是DataFrame.mask()

A = B.mask(condition, A) 

当condition为真时，将使用来自A的值，否则将使用B的值。

例如，你可以解决了OP的原题与mask这样，当从A的元素是不可楠，使用它，否则使用相应的元素，从B.

但使用DataFrame.mask()你可以更换A的值不符合任意标准（小于零？超过100？）与B的值。因此mask更灵活，并且这个问题的矫枉过正，但我​​认为这是值得一提的（我需要它来解决我的问题）。

注意到B可能是一个numpy数组而不是DataFrame也很重要。 DataFrame.combine_first()要求B是数据框，但是DataFrame.mask()只要求B是NDFrame并且其尺寸与A的尺寸相匹配。