python - 如何用另一行 Pandas 中的值替换一行中的 NaN

Question

我尝试了几种方法将一行中的 NaN 替换为另一行中的值，但没有一种方法能按预期工作。这是我的数据框:

test = pd.DataFrame(
    {
        "a": [1, 2, 3, 4, 5], 
        "b": [4, 5, 6, np.nan, np.nan], 
        "c": [7, 8, 9, np.nan, np.nan], 
        "d": [7, 8, 9, np.nan, np.nan]
     }
)

   a    b    c    d
0  1   4.0  7.0  7.0
1  2   5.0  8.0  8.0
2  3   6.0  9.0  9.0
3  4   NaN  NaN  NaN
4  5   NaN  NaN  NaN

我需要用第一行的值替换第 4 行的 NaN，即

   a     b     c     d
0  1   **4.0   7.0   7.0**
1  2    5.0   8.0   8.0
2  3    6.0   9.0   9.0
3  4   **4.0   7.0   7.0**
4  5    NaN   NaN   NaN

第二个问题是如何将一行中的某些/部分值乘以一个数字，例如，当列为 ['b', 'c' 时，我需要将后两个值加倍, 'd']，则结果为:

   a     b     c     d
0  1    4.0   7.0   7.0
1  2   **10.0  16.0  16.0**
2  3    6.0   9.0   9.0
3  4    NaN   NaN   NaN
4  5    NaN   NaN   NaN

Answer 1

首先，我建议您阅读一下 Indexing and selecting data在 Pandas 。关于第一个问题，您可以使用 .loc()与 isnull()对列值执行 bool 索引:

mask_nans = test.loc[3,:].isnull()
test.loc[3, mask_nans] = test.loc[0, mask_nans]

要将值加倍，您可以直接将切片数据框乘以 2，同时使用 .loc() :

test.loc[1,'b':] *= 2

   a     b     c     d
0  1   4.0   7.0   7.0
1  2  10.0  16.0  16.0
2  3   6.0   9.0   9.0
3  4   4.0   7.0   7.0
4  5   NaN   NaN   NaN