根据另一列条件替换数据框中的空白值答案

【问题标题】：Replace blank value in dataframe based on another column condition根据另一列条件替换数据框中的空白值
【发布时间】：2022-01-05 12:53:04
【问题描述】：

我在一个合并的数据集中有很多空白，我想用一个条件来填充它们。

我当前的代码如下所示

import pandas as pd
import csv
import numpy as np
pd.set_option('display.max_columns', 500)
# Read all files into pandas dataframes
Jan = pd.read_csv(r'C:\~\Documents\Jan.csv')
Feb = pd.read_csv(r'C:\~\Documents\Feb.csv')
Mar = pd.read_csv(r'C:\~\Documents\Mar.csv')

Jan=pd.DataFrame({'Department':['52','5','56','70','7'],'Item':['2515','254','818','','']})
Feb=pd.DataFrame({'Department':['52','56','765','7','40'],'Item':['2515','818','524','','']})
Mar=pd.DataFrame({'Department':['7','70','5','8','52'],'Item':['45','','818','','']})

all_df_list = [Jan, Feb, Mar]
appended_df = pd.concat(all_df_list)
df = appended_df
df.to_csv(r"C:\~\Documents\SallesDS.csv", index=False)

数据集：

df
Department     Item
52             2515
5              254
56             818
70
7              50
52             2515
56             818
765            524
7
40
7              45
70
5              818
8
52

我想要的是用 Department 列的对应值填充 Item 中的空单元格。

所以如果 Department 是 52 并且 Item 是空的，它应该用 2515 填充部门 7 和项目是空的用 45 填充它结果应该是这样的

df
Department     Item
52             2515
5              254
56             818
70
7              50
52             2515
56             818
765            524
7              45
40
7              45
70
5              818
8
52             2515

我尝试了以下方法，但都没有奏效。 1

df.loc[(df['Item'].isna()) & (df['Department'].str.contains(52)), 'Item'] = 2515
df.loc[(df['Item'].isna()) & (df['Department'].str.contains(7)), 'Item'] = 45

df["Item"] = df["Item"].fillna(df["Department"])
df = df.replace({"Item":{"52":"2515", "7":"45"}})

ethir 都返回错误或不工作

答案：

您好，我使用了下面的代码，并且成功了

b = [52]
df.Item=np.where(df.Department.isin(b),df.Item.fillna(2515),df.Item)
a = [7]
df.Item=np.where(df.Department.isin(a),df.Item.fillna(45),df.Item)

希望对遇到同样问题的人有所帮助

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe csv

【解决方案1】：

以下解决方案首先创建每个部门的地图及其最大对应项目（假设有一个），然后将该项目与具有空白项目的部门匹配。请注意，在您的数据框中，空项是空字符串 ("") 而不是 NaN。

创建地图：

values = df.groupby('Department').max()
values['Item'] = values['Item'].apply(lambda x: np.nan if x == "" else x)
values = values.dropna().reset_index()

    Department  Item
0   5   818
1   52  2515
2   56  818
3   7   45
4   765 524

然后使用df.apply():

df['Item'] = df.apply(lambda x: values[values['Department'] == x['Department']]['Item'].values if x['Item'] == "" else x['Item'], axis=1)

在这种情况下，新值将带有括号。可以使用str.replace() 删除它们：

df['Item'] = df['Item'].astype(str).str.replace(r'\[|\'|\'|\]', "", regex=True)

结果：

Department  Item
0   52  2515
1   5   254
2   56  818
3   70  
4   7   45
0   52  2515
1   56  818
2   765 524
3   7   45
4   40  
0   7   45
1   70  
2   5   818
3   8   
4   52  2515

【讨论】：

我试过了，它返回这个错误ValueError: Wrong number of items passed 6, placement implies 69我试过这个来修复它values = df11.loc[df['Department'].idxmax()]它仍然返回'numpy.float64' object has no attribute 'apply'
@SMO 嗯。不知道为什么你会得到那个错误。当我将其复制并粘贴到新笔记本中时（连同您的数据生成代码），我得到了预期的结果。

【解决方案2】：

您好，我使用了下面的代码，它有效

b = [52]
df.Item=np.where(df.Department.isin(b),df.Item.fillna(2515),df.Item)
a = [7]
df.Item=np.where(df.Department.isin(a),df.Item.fillna(45),df.Item)

希望对遇到同样问题的人有所帮助

【讨论】：