Python 如果存在相同的重复条目，如何填写列的NaN

我的数据框架中有两列，即LocationID和LocationName

LocationID没有任何NAN条目。但是，某些行在LocationName列中具有NaN entires。每个位置名称都与唯一的LocationID关联

LocationID和LocationName列在dataframe中有许多重复的条目

如果数据帧中存在同一LocationID的数据点，且LocationName列中没有NaN，则如何填写与LocationID关联的LocationName列的NaN条目

示例如下所示：

LocationID  LocationName
1   Bengaluru
2   Delhi
3   Mysore
1   
1   
4   Nagpur
2   
2   Delhi
3   Mysore

---

以下内容应能实现您的目标：

df = pd.DataFrame([[1 , 'Bengaluru'], [2, 'Delhi'], [1, np.nan], [3, 'Mysore'], [2, 'Delhi']], columns=['LocationID', 'LocationName']) 
look_up_df = df[df.LocationName.notnull()].drop_duplicates(['LocationID']) 
look_up_df = look_up_df.set_index('LocationID')['LocationName']
df['LocationName'] = df['LocationName'].fillna(df['LocationID'].map(look_up_df)) 

输入：

    LocationID  LocationName
0   1   Bengaluru
1   2   Delhi
2   1   NaN
3   3   Mysore
4   2   Delhi

Output:

    LocationID  LocationName
0   1   Bengaluru
1   2   Delhi
2   1   Bengaluru
3   3   Mysore
4   2   Delhi

尝试：

可以获取一个序列，将每个索引映射到应用于填充缺失值的值

因此，我们需要收集一系列数据，将每个唯一的LocationID映射到LocationName：

df=df.set_index（“LocationID”）#以防它还不是索引
df=df.replace（“，np.nan）#如果缺少的值是空字符串而不是实际的nan
mapping=df[“LocationName”].dropna（）.drop_duplicates（）
打印（映射）

产出：

           LocationName
LocationID             
1             Bengaluru
2                 Delhi
3                Mysore
4                Nagpur

LocationID             
1             Bengaluru
2                 Delhi
3                Mysore
1             Bengaluru
1             Bengaluru
4                Nagpur
2                 Delhi
2                 Delhi
3                Mysore

现在，我们使用

fillna（）

将其应用于原始数据帧：

df[“LocationName”].fillna（映射，inplace=True）
打印（df）

产出：

           LocationName
LocationID             
1             Bengaluru
2                 Delhi
3                Mysore
4                Nagpur

LocationID             
1             Bengaluru
2                 Delhi
3                Mysore
1             Bengaluru
1             Bengaluru
4                Nagpur
2                 Delhi
2                 Delhi
3                Mysore

如果LocationID不是您的索引，可以选择放回原始索引