python - Pandas - 当 nan 时，从另一个数据框中添加值

Question

我有一些代码:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'COL1': [15, np.nan,np.nan,24], 
                   'COL2' : [7.2,3.5,np.nan, 0.1]})

df2 = pd.DataFrame({'COL1_add': [2, 3, 5, 2], 
                    'COL2_add' : [-2.3,-5.3,-3.8,-4.5]})

我想使用 df2 通过将它们的值添加到前面的行来填充 df 中的 NaN，有些行将有 10 个甚至数百个 NaN(df2 将没有 NaN)，所以我可以'不要只是做一个简单的移位和添加。

对于这个例子，我希望结果是:

df
    COL1    COL2
0    15     7.2
1    18     3.5
2    23     -0.3
3    24     0.1

有什么建议吗？

Answer 1

假设df和df2有相同的形状，你可以试试combine；并使用 lambda 函数进行自定义计算，在这里您可以用 df2(或 y)中的值填充 df(或 x)中的缺失值，然后执行 groupby.cumsum 按 NA block 计算值；

df2.columns = df.columns

df.combine(df2, lambda x, y: x.fillna(y).groupby(x.notnull().cumsum()).cumsum()) 

#   COL1    COL2
#0  15.0     7.2
#1  18.0     3.5
#2  23.0    -0.3
#3  24.0     0.1