Python 熊猫：根据相同的ID，使用来自另一个数据帧的数据填充NA

df1

缺少值：

df1=
身份证年龄
1  12 
2 na
3  23
4NA
5 na
6 na

我还有另一个

df

：

df2=
身份证年龄
2   4
4   5
5   6 
6   7

我想基于相同的

ID

，使用

df2

填充

df1

的

a

：

df1（填充后）=
身份证年龄
1  12 
2  4
3  23
4  5
5  6
6  7

您可以将

ID

设置为两个数据帧的索引，然后使用

fillna（）

方法，在匹配两个数据帧的索引时填充缺少的值：

df1.set_index("ID").age.fillna(df2.set_index("ID").age).reset_index()

#  ID   age
#0  1   12
#1  2   4
#2  3   23
#3  4   5
#4  5   6
#5  6   7

---

另一个选项是，

combine_first

，它从第一个数据帧获取值，如果不是

null

，则从索引和列匹配的第二个数据帧获取值：

df1.set_index("ID").combine_first(df2.set_index("ID")).reset_index()

#  ID   age
#0  1   12.0
#1  2   4.0
#2  3   23.0
#3  4   5.0
#4  5   6.0
#5  6   7.0

---

检查空值的位置，然后在这些位置输入值

miss_bool = df1.age.isnull() 
df2 = df2.set_index('Id')

df1.loc[miss_bool, 'age'] = df1.loc[miss_bool, 'Id'].apply(lambda x: df2.age[x])