Python Pandas将一列中的NaN替换为第二列的相应行的值 [英] Python Pandas replace NaN in one column with value from corresponding row of second column

问题描述

 文件加热Farheit Temp_Rating 
 1是Q 75 N / A 
 1 NoR 115 N / A 
 1是A 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是A 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是A 94 N / A 
 3 NoT 68 39 
 3 NoY 63 46 
 3 YesZ 34 81 
  

我需要替换 Temp_Rating 列，其值来自 Farheit 列。

这是我需要的： p>

 文件热观察
 1是Q 75 
 1 NoR 115 
 1是A 63 
 1是Q 41 
 1 NoR 80 
 1是A 12 
 2是Q 111 
 2 NoR 60 
 2是A 19 
 2 NoT 77 
 2 NoY 21 
 2 YesZ 54 
 3是Q 84 
 3 NoR 67 
 3是A 94 
 3 NoT 39 
 3 NoY 46 
 3 YesZ 81 
  

如果我做一个布尔选择，我一次只能选出这些列之一。问题是如果我尝试加入他们，我不能这样做，同时保持正确的顺序。

如何找到 Temp_Rating 行与 NaN s，并将它们替换为 Farheit 列？

解决方案

假设您的DataFrame位于 df / p>



  df.Temp_Rating.fillna（df.Farheit，inplace = True）
 del df ['Farheit'] 
 df.columns ='文件热观察'.split（）
  

首先替换任何 NaN 值，相应的值为 df.Farheit 。删除'Farheit'列。然后重命名列。以下是生成的 DataFrame ：

I am working with this Pandas DataFrame in Python 2.7.

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

I need to replace all NaNs in the Temp_Rating column with the value from the Farheit column.

This is what I need:

File        heat    Observation
   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

If I do a Boolean selection, I can pick out only one of these columns at a time. The problem is if I then try to join them, I am not able to do this while preserving the correct order.

How can I only find Temp_Rating rows with the NaNs and replace them with the value in the same row of the Farheit column?

解决方案

Assuming your DataFrame is in df:

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

First replace any NaN values with the corresponding value of df.Farheit. Delete the 'Farheit' column. Then rename the columns. Here's the resulting DataFrame:

这篇关于Python Pandas将一列中的NaN替换为第二列的相应行的值的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！