Python 用另一个数据帧的特定列中的值替换数据帧特定列中的Nan值

用其他dataframe的列值替换dataframe的一列中的nan值时出现问题。 下面是一个测试示例：

    Name  Age Name2
0    tom   10   tom
1   nick   15  nick
2   juli   14  juli
3    NaN   12  anne
4  error   17   neo

我想用其他dataframe中的特定值替换列名中的Nan值（如果其中有一些Nan值，则不是其他列），例如此dataframe中的Name2值：

    Name  Age Name2
4  error   17   neo

我想得到的是：

    Name  Age Name2
0    tom   10   tom
1   nick   15  nick
2   juli   14  juli
3    neo   12  anne
4  error   17   neo

这是此示例的测试代码：

# initialize list of lists 
data = [['tom', 10, 'tom'], ['nick', 15, 'nick'], ['juli', 14, 'juli'], [np.nan, 12, 'anne'], ['error', 17, 'neo']] 

# Create the pandas DataFrame 
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Age', 'Name2']) 

df1=df[df.Age==np.max(df.Age)]

然后我尝试了这三种方法，但都不起作用——我的数据帧始终保持Nan值

df.Name.fillna(df1.Name2, inplace=True)

df.where(df.Name.isnull(), df1.Name2, axis=0)

df[df.Name.isnull()].Name=df1.Name2

---

你能告诉我哪里出错了吗？

这里有必要将一个元素

系列

转换为标量：

df.Name.fillna(df1.Name2.iat[0], inplace=True)
#assign output to new DataFrame, test for not missing values
df = df.where(df.Name.notna(), df1.Name2.iat[0])
#use DataFrame.loc for avoid SettingWithCopyWarning
df.loc[df.Name.isnull(), 'Name']=df1.Name2.iat[0]

---

详细信息：

print (df1.Name2)
4    neo
Name: Name2, dtype: object

print (df1.Name2.iat[0])
neo

---

哪个是df和df1？大的是df，小的是df1。

print (df1.Name2)
4    neo
Name: Name2, dtype: object

print (df1.Name2.iat[0])
neo