在Python中使用Replace()或fillna()将Pandas中列的NAN替换为字典值

disho6za 于 2022-12-28 发布在 Python

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我是python的新手，我尝试使用fillna（）函数，遇到了一些问题。我有一个名为Temp_Data_DF的DataFrame，它有两列，如下所示：

Temp_Data_DF:
A  B
1  NAN
2  NAN
3  {'KEY':1,'VALUE':2}

我想将所有NAN替换为Dict值，结果 Dataframe 应如下所示：

Temp_Data_DF:
A  B
1  {'KEY':1,'VALUE':2}
2  {'KEY':1,'VALUE':2}
3  {'KEY':1,'VALUE':2}

我尝试了下面的代码：

Bvalue = {'KEY':1,'VALUE':2}
Temp_Data_DF['B']=Temp_Data_DF['B'].fillna(Bvalue)

但它不能取代NAN与预期的价值任何帮助将不胜感激。
我是指下面的链接。
链接：Pandas dataframe fillna() only some columns in place

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/50015771/replace-nan-with-dictionary-value-for-a-column-in-pandas-using-replace-or-fill

2条答案

按热度按时间

kwvwclae1#

您可以按dictionary创建的Series执行fillna：

Bvalue = {'KEY':10,'VALUE':20}
Temp_Data_DF['B']=Temp_Data_DF['B'].fillna(pd.Series([Bvalue], index=Temp_Data_DF.index))
print (Temp_Data_DF)
   A                         B
0  1  {'VALUE': 20, 'KEY': 10}
1  2  {'VALUE': 20, 'KEY': 10}
2  3    {'VALUE': 2, 'KEY': 1}

- 详情**：

print (pd.Series([Bvalue], index=Temp_Data_DF.index))
0    {'VALUE': 20, 'KEY': 10}
1    {'VALUE': 20, 'KEY': 10}
2    {'VALUE': 20, 'KEY': 10}
dtype: object

工作原理：
想法是创建新的Series，大小与字典填充的原始系列相同，所以如果使用fillna的另一个Series，它的工作很好。
另一种解决方案：想法是使用NaN != NaN，因此如果在Series.apply中使用if-else，则也替换：

Bvalue = {'KEY':10,'VALUE':20}
Temp_Data_DF['B']=Temp_Data_DF['B'].apply(lambda x: x if x == x else Bvalue)
print (Temp_Data_DF)
   A                         B
0  1  {'KEY': 10, 'VALUE': 20}
1  2  {'KEY': 10, 'VALUE': 20}
2  3  {'KEY': 10, 'VALUE': 20}

赞(0）回复(0）举报 2022-12-28

wgmfuz8q2#

我也遇到过类似的问题，但是@jezrael的方法对我不起作用，我设法从默认的dict列表中创建一个系列来解决这个问题。

Temp_Data_DF['B'] = Temp_Data_DF['B'].fillna(pd.Series([{'KEY':1,'VALUE':2}] * Temp_Data_DF.shape[0]))

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