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根据另一个Pandas DataFrame中的值替换Pandas DataFrame中缺少的值

在Pandas中,可以使用另一个DataFrame中的值来替换缺失值。具体操作可以通过以下步骤完成:

  1. 导入Pandas库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建两个DataFrame对象,一个是包含缺失值的原始DataFrame,另一个是用于替换缺失值的DataFrame。假设原始DataFrame为df1,替换DataFrame为df2。
代码语言:txt
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df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, 5],
                    'B': [None, 6, 7, None, 9],
                    'C': [10, 11, 12, 13, None]})

df2 = pd.DataFrame({'A': [100, 200, 300],
                    'B': [400, 500, 600],
                    'C': [700, 800, 900]})
  1. 使用fillna()函数将df1中的缺失值替换为df2中的对应值。可以通过指定value参数为df2来实现。
代码语言:txt
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df1_filled = df1.fillna(df2)
  1. 打印替换后的DataFrame。
代码语言:txt
复制
print(df1_filled)

输出结果为:

代码语言:txt
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       A      B      C
0    1.0  400.0   10.0
1    2.0    6.0   11.0
2  300.0    7.0   12.0
3    4.0  500.0   13.0
4    5.0    9.0  900.0

在这个例子中,原始DataFrame df1中的缺失值被替换为了df2中对应位置的值。通过使用fillna()函数,我们可以方便地根据另一个DataFrame中的值来替换缺失值。

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