Python 从第二列替换列中的NaN值

我想将

Target

中的

NaN

值替换为相应的

节点

值。 我的数据是：

 Node  Target   Color
node1   node7   Red
node1   node9   Red
node3   node5   Green
node1   node3   Red
node3   node1   Red
node5   NaN     Yellow

我需要：

   Node  Target     Color
    node1   node7   Red
    node1   node9   Red
    node3   node5   Green
    node1   node3   Red
    node3   node1   Red
    node5   node5   Yellow # here the replacement

我认为一个可能的解决方案是使用if语句检查节点的

目标是否等于NaN：如果是，则可以将自身指定为目标。
是，将允许
值
（替换）arg为一个系列（列），而不仅仅是一个常量：

df['Target'] = df['Target'].fillna(df['Node'])

注意，这比if…else逻辑要好，因为它对整个数据帧执行一个矢量化赋值，如下面的测试用例所示


或者，如果
df.fillna（）
不允许我们这样做：
您也可以在感兴趣的列上使用，其中df.where（…other）

arg是您的替换列，

df['Node']

：

df['Target'] = df['Target'].where(df['Target'].notna(), df['Node'])

还要注意我们是如何使用逻辑索引的，使用

df['Target'].notna（）

来获得Target为/不是NA的行的掩码/逻辑向量

更好的测试用例：

import pandas as pd
from io import StringIO

df = """ Node  Target   Color
node1   node7   Red
node1   node9   Red
node2   NaN     Brown
node3   node5   Green
node1   node3   Red
node3   node1   Red
node5   NaN     Yellow"""

df = pd.read_csv(StringIO(df), sep=r'\s+')

df[“Target”]=df[“Target”].fillna（df[“Node”]）