pandas 通过与另一个数据名列匹配来填充panda Dataframe 列的空白单元格无效

yvt65v4c 于 2023-01-19 发布在其他

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我有一个panda Dataframe ，我们称之为df1，它看起来像这样（下面只是一个示例，让我们对 Dataframe 给予一个概念）：
| 阿克|温度|身份证|小行星2020|小行星2021|小行星2022|
| - ------|- ------|- ------|- ------|- ------|- ------|
| 有效性|足球俱乐部|IQ_EF|一百|二百|四十五|
| 资产|足球俱乐部||五十二|四十八|十五|
| 债务|宝洁|IQ_债务|四十五|五十八|十五|
| 税收|其他||四十八|四十五|七十八|
我想使用'Id'列中的a填充空格，使用下一个辅助 Dataframe ，我们称之为df2（同样，这只是一个示例）：
| 阿克|温度|身份证|
| - ------|- ------|- ------|
| 有效性|足球俱乐部|IQ_EF|
| 债务|宝洁|IQ_债务|
| 资产|足球俱乐部|IQ_AST|
| 收入|巴尔|IQ_INC|
| 税收|其他|IQ_税务|
| 投资|足球俱乐部|IQ_INV|
要获取df1 Dataframe ，如下所示：
| 阿克|温度|身份证|小行星2020|小行星2021|小行星2022|
| - ------|- ------|- ------|- ------|- ------|- ------|
| 有效性|足球俱乐部|IQ_EF|一百|二百|四十五|
| 资产|足球俱乐部|IQ_AST|五十二|四十八|十五|
| 债务|宝洁|IQ_债务|四十五|五十八|十五|
| 税收|其他|IQ_税务|四十八|四十五|七十八|
我试着用这行代码：

ac_typ = ['Ac', 'Tp']
df1['Id'] = df1[ac_typ].merge(df2[[*ac_typ,'Id']])['Id']

但它不起作用，因为它实际上不搜索df 2 Dataframe 中Id列的空白值的Ac名称，而只是用下一个可用的值填充它，如下所示：
| 阿克|温度|身份证|小行星2020|小行星2021|小行星2022|
| - ------|- ------|- ------|- ------|- ------|- ------|
| 有效性|足球俱乐部|IQ_EF|一百|二百|四十五|
| 资产|足球俱乐部|IQ_债务|五十二|四十八|十五|
| 债务|宝洁|钠氮|四十五|五十八|十五|
| 税收|其他|钠氮|四十八|四十五|七十八|
你们能帮帮我吗？

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/75136253/fill-blank-cells-of-a-pandas-dataframe-column-by-matching-with-another-datafame

1条答案

按热度按时间

jtw3ybtb1#

您的代码应该可以工作，确保在您有缺失值的情况下执行左合并：

ac_typ = ['Ac', 'Tp']
df1['Id'] = df1[ac_typ].merge(df2[[*ac_typ,'Id']], how='left')['Id']

如果要保留原始df1['Id']值，即使它们与合并结果不同：

df1.loc[df1['ID'].isna(), 'Id'] = df1[ac_typ].merge(df2[[*ac_typ,'Id']], how='left')['Id']

输出：

Ac     Tp       Id  2020  2021  2022
0  Efecty     FC    IQ_EF   100   200    45
1   Asset     FC   IQ_AST    52    48    15
2    Debt    P&G  IQ_DEBT    45    58    15
3     Tax  Other   IQ_TAX    48    45    78

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