如何用另一行的值替换 NaN？答案

【问题标题】：How do I replace NaNs with the values from another row?如何用另一行的值替换 NaN？
【发布时间】：2019-08-26 12:14:08
【问题描述】：

我有一个包含 NaN 的行的 df。我想用该行最相似行的相应变量值来估算那些。我创建了我的 df 的一个子集，其中包含所有具有 NaN 的行，并创建了一个列表，其中包含与子集中的行最相似的行的索引。我现在有了缺失值的行的 ID 以及与该行最相似的行的 ID。

假设这是我的 df：


    ID  A   B   C
    01  10  20  40.0
    02  12  19  43.0
    03  10  NaN NaN

我想要的是用其他行的值替换 NaN。预期结果：


    ID  A   B   C
    01  10  20  40.0
    02  12  19  43.0
    03  10  20  40.0

这似乎不起作用：


    df.loc[df['ID'] == 03]['B'] = df.loc[df['ID'] == 01]['B']

理想情况下，我会用另一行的值填充一行中的所有 NaN。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以fillna 使用列或行，

df.fillna(df.iloc[0])

【讨论】：