python - 根据索引和列将填充的 DataFrame 合并到掩码中

Question

使用以下“掩码”DataFrame:

>>> mask
               city      value_1      value_2
index
0            London           10          NaN
1             Paris          NaN           21
2             Paris           30          NaN
3             Paris          NaN          NaN
4            Berlin            3            5
5            Berlin          NaN           10
6          New York          NaN          NaN

以及以下“填充”框架:

>>> filling
                value_1      value_2
London             1100         2100
Paris              1150         2200
Berlin              NaN         3000
New York           5000          NaN

如何合并filling进入mask基于city AND 列，以便生成的 DataFrame 变为:

>>> result
               city      value_1      value_2
index
0            London           10         2100
1             Paris         1150           21
2             Paris           30         2200
3             Paris         1150         2200
4            Berlin            3            5
5            Berlin          NaN           10
6          New York         5000          NaN

从概念上讲，可以是 mask 中的任何值即NaN容易被 filling 的值“填充”与 city 匹配及其列( value_1 或 value_2 )。

我正在努力解决的部分是制作 DataFrame.merge()考虑索引(此处为 city )和所有列。两者都可以，但为了获得预期的结果，看起来我需要两者。

编辑:

我尝试过以下方法:

>>> expanded = mask[[]].join(filling, on='city')
>>> mask.merge(expanded)

但这只是给了我mask ，以及 expanded 中的所有值被简单地忽略(即使目标单元格是 NaN )。

Answer 1

尝试使用 fillna 和 filling 的 reindex:

mask.fillna(filling.reindex(mask.city).set_index(mask.index))

输出:

           city  value_1  value_2
index                            
0        London     10.0   2100.0
1         Paris   1150.0     21.0
2         Paris     30.0   2200.0
3         Paris   1150.0   2200.0
4        Berlin      3.0      5.0
5        Berlin      NaN     10.0
6      New York   5000.0      NaN