Python Pandas - 使用 dict 替换 NaN 值

Question

使用以下 DF：

     A  B
0    a  1
1    b  2
2  NaN  1
3  NaN  2

我想A根据 的数字表示替换 NaN 值B，以获得：

     A  B
0    a  1
1    b  2
2    a  1
3    b  2

我建立了一个 B/A 值字典： {1 : 'a', 2: 'b'}

如何将更改应用于 NaN 值？

Answer 1

使用Series.fillna有Series.map：

d = {1 : 'a', 2: 'b'}
df.A = df.A.fillna(df.B.map(d))
print (df)
   A  B
0  a  1
1  b  2
2  a  1
3  b  2

我建议使用map，因为replace是slowier并且如果不匹配map，返回缺失值（如原）没有价值B：

df["A"] = df["A"].fillna(df["B"].replace({1 : 'a', 2: 'b'}))
print (df)
   A  B
0  a  1
1  b  2
2  a  1
3  3  3 <- changed last value to 3

d = {1 : 'a', 2: 'b'}
df.A = df.A.fillna(df.B.map(d))
print (df)
     A  B
0    a  1
1    b  2
2    a  1
3  NaN  3