python - 根据索引值用系列填充多个缺失值

Question

考虑pd.DataFrame df

df = pd.DataFrame([
        [np.nan, 1,      np.nan],
        [2,      np.nan, np.nan],
        [np.nan, np.nan, 3     ],
    ], list('abc'), list('xyz'))

df

和 pd.Series s

s = pd.Series([10, 20, 30], list('abc'))

---

如何根据s的索引和df

例如:

• df.loc['c', 'x'] 是 NaN
• s.loc['c'] 是 30

预期结果

Answer 1

pandas 按列处理此问题，没有任何问题。假设我们有不同的 s

s = pd.Series([10, 20, 30], ['x', 'y', 'z'])

那么我们可以

df.fillna(s)

      x     y     z
a  10.0   1.0  30.0
b   2.0  20.0  30.0
c  10.0  20.0   3.0

但这不是你想要的。使用你的 s

s = pd.Series([10, 20, 30], ['a', 'b', 'c'])

然后 df.fillna(s) 什么都不做。但我们知道它适用于列，所以:

df.T.fillna(s).T

      x     y     z
a  10.0   1.0  10.0
b   2.0  20.0  20.0
c  30.0  30.0   3.0