Python 熊猫基于另一个数据帧将多个列和行值设置为nan

我有两个大数据帧，

df1

：

Col1    Col2    Val1    Val2    Val3
asd     ASYL    4.2             4.2
ppq     CONE            35      35
DA      HU      100     100

而

df2

是

Col1    Col2    Val1    Val2  Val3
asd     ASYL    7       12    17
ppq     CONE    17      19    19
DA      HU      5       14    13

两个数据帧具有相同的索引列

Col1

和

Col2

以及相同的值列

Val1、Val2、Val3

我想将

df2

中的值设置为

nan

，其中

df1

中的

Null

，以获得以下内容：

Col1    Col2    Val1    Val2  Val3
asd     ASYL    7             17
ppq     CONE            19    19
DA      HU      5       14      

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

我尝试了以下方法：

Col1    Col2    Val1    Val2  Val3
asd     ASYL    7             17
ppq     CONE            19    19
DA      HU      5       14      

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

但它不起作用。

您可以与一起使用

另一种方式

df1.mask(df1.notna(),df2)

或者

m=df1.notna()

pd.DataFrame(np.where(m, df2, np.nan))

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请参见@Ch3steR解决方案的两个备选方案