Python Pandas 将一列中的 NaN 替换为第二列相应行中的值

Question

我正在 Python 中使用这个 Pandas DataFrame。

File    heat    Farheit Temp_Rating
   1    YesQ         75         N/A
   1    NoR         115         N/A
   1    YesA         63         N/A
   1    NoT          83          41
   1    NoY         100          80
   1    YesZ         56          12
   2    YesQ        111         N/A
   2    NoR          60         N/A
   2    YesA         19         N/A
   2    NoT         106          77
   2    NoY          45          21
   2    YesZ         40          54
   3    YesQ         84         N/A
   3    NoR          67         N/A
   3    YesA         94         N/A
   3    NoT          68          39
   3    NoY          63          46
   3    YesZ         34          81

我需要将 Temp_Rating 列中的所有 NaN 替换为 Farheit 列中的值。

这就是我需要的:

File        heat    Temp_Rating
   1        YesQ             75
   1         NoR            115
   1        YesA             63
   1        YesQ             41
   1         NoR             80
   1        YesA             12
   2        YesQ            111
   2         NoR             60
   2        YesA             19
   2         NoT             77
   2         NoY             21
   2        YesZ             54
   3        YesQ             84
   3         NoR             67
   3        YesA             94
   3         NoT             39
   3         NoY             46
   3        YesZ             81

如果我进行 bool 选择，我一次只能选择其中一列。问题是，如果我随后尝试加入他们，我将无法在保留正确顺序的同时做到这一点。

如何才能只找到带有 NaN 的 Temp_Rating 行，并将其替换为 Farheit 列同一行中的值？

Answer 1

假设您的 DataFrame 位于 df 中:

df.Temp_Rating.fillna(df.Farheit, inplace=True)
del df['Farheit']
df.columns = 'File heat Observations'.split()

首先将任何 NaN 值替换为 df.Farheit 的相应值。删除 'Farheit' 列。然后重命名列。这是生成的 DataFrame: