python – 根据第二个NA值中的NA值覆盖pandas数据帧中的值

概述如果我有一个pandas数据帧df1定义为： df1 = pd.DataFrame({'a': [ 1, 2], 'b': [3, 4]}) 并且数据帧df2具有相同的大小,相同的列名和索引但具有NA值,在某处,两者都有 方法A： nan_locations = np.where(df2.isnull())df1.values[nan_locations] = np.nan 方法B： df1[d 如果我有一个pandas数据帧df1定义为：

df1 = pd.DataFrame({'a': [ 1,2],'b': [3,4]})

并且数据帧df2具有相同的大小,相同的列名和索引但具有NA值,在某处,两者都有

方法A：

nan_locations = np.where(df2.isnull())df1.values[nan_locations] = np.nan

方法B：

df1[df2.isnull()] = np.nan

用来自df2中相同位置的NA来覆盖df1中的值.但是,如果我对从Excel文件中读取的数据帧执行相同 *** 作,则方法A并不总是有效.可以请,有人解释我为什么会这样？

解决方法 这可能与第一个DataFrame的dtypes有关,其值需要被覆盖.当DataFrame是混合dtypes时,values属性返回一个带有uptype dtype( doc)的ndarray,它似乎是一个副本.因此,对该副本的分配将丢失.

下面是一个“简单”DataFrame的示例,其中方法A和B都有效：

df1 = pd.DataFrame({'a': [1.0,2.0],'b': [3.0,4.0]})df2 = pd.DataFrame({'a': [1.0,'b': [np.nan,4.0]})

另一方面,这个看似相似的DataFrame仅适用于方法B：

df1 = pd.DataFrame({'a': [1,4.0]})df2 = pd.DataFrame({'a': [1,4.0]})

因为df1的dtypes是：

a      int64b    float64

因此,可能是Excel文件中的数据导致具有混合dtypes的DataFrame.使用适当的索引器来更新内容应优先于直接 *** 作低级值表示.

总结

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