Pandas：用字典引用另一列填充 NaN 值

【问题标题】：Pandas: fill in NaN values with dictionary references another columnPandas：用字典引用另一列填充 NaN 值
【发布时间】：2017-03-17 03:50:19
【问题描述】：

我有一本像这样的字典

dict = {'b' : '5', 'c' : '4'}

我的数据框看起来像这样

   A  B
0  a  2
1  b  NaN
2  c  NaN

有没有办法使用从 A 列到 B 列的字典映射来填充 NaN 值，同时保留其余列值？

【问题讨论】：

标签： pandas

【解决方案1】：

你可以在fillna里面映射dict值

df.B = df.B.fillna(df.A.map(dict))

打印（df）

【讨论】：

【解决方案2】：

这很简单

df['B'] = df['B'].fillna(df['A'].apply(lambda x: dict.get(x)))

这也适用于更大的数据集。

【讨论】：

【解决方案3】：

不幸的是，这不是像pd.fillna() 这样的内置函数的选项之一。

编辑：感谢您的更正。显然这是可能的，如@Vaishali 的回答所示。

但是，您可以先根据缺失值对数据框进行子集化，然后将地图与您的字典一起应用。

df.loc[df['B'].isnull(), 'B'] = df['A'].map(dict)

【讨论】：