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使用Python中的Replace（）或fillna（）将NAN替换为Pandas中的列的字典值

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我是python的新手，我正在尝试使用fillna（）功能并面临一些问题 . 我有一个名为Temp_Data_DF的DataFrame，它有两列，如下所示：

Temp_Data_DF:
A  B
1  NAN
2  NAN
3  {'KEY':1,'VALUE':2}

我想用Dict值替换所有NAN，结果数据框应该是这样的：

Temp_Data_DF:
A  B
1  {'KEY':1,'VALUE':2}
2  {'KEY':1,'VALUE':2}
3  {'KEY':1,'VALUE':2}

我尝试了下面的代码：

Bvalue = {'KEY':1,'VALUE':2}
Temp_Data_DF['B']=Temp_Data_DF['B'].fillna(Bvalue)

但它没有取代具有所需 Value 的NAN任何帮助将不胜感激 .

我正在参考下面的链接 .

链接：Pandas dataframe fillna() only some columns in place

python pandas

1 回答

  • 1

    您可以通过 dictionary 创建的 Series fillna ：

    Bvalue = {'KEY':10,'VALUE':20}
Temp_Data_DF['B']=Temp_Data_DF['B'].fillna(pd.Series([Bvalue], index=Temp_Data_DF.index))
print (Temp_Data_DF)
   A                         B
0  1  {'VALUE': 20, 'KEY': 10}
1  2  {'VALUE': 20, 'KEY': 10}
2  3    {'VALUE': 2, 'KEY': 1}

    Detail ：

    print (pd.Series([Bvalue], index=Temp_Data_DF.index))
0    {'VALUE': 20, 'KEY': 10}
1    {'VALUE': 20, 'KEY': 10}
2    {'VALUE': 20, 'KEY': 10}
dtype: object
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