Python 熊猫用字典填列

我有这样一个数据框：

   A    B    C    D    
0  1    0   nan  nan  
1  8    0   nan  nan  
2  8    1   nan  nan  
3  2    1   nan  nan  
4  0    0   nan  nan  
5  1    1   nan  nan  

dc = {'C': 5, 'D' : 10}

我有一本这样的字典：

   A    B    C    D    
0  1    0   nan  nan  
1  8    0   nan  nan  
2  8    1   nan  nan  
3  2    1   nan  nan  
4  0    0   nan  nan  
5  1    1   nan  nan  

dc = {'C': 5, 'D' : 10}

我想用字典填充数据框中的

nan

值，但仅针对B列值为0的单元格，我想获得以下结果：

   A    B    C    D    
0  1    0    5    10
1  8    0    5    10
2  8    1   nan  nan  
3  2    1   nan  nan  
4  0    0    5    10
5  1    1   nan  nan 

我知道如何对数据帧进行子集划分，但我找不到用字典填充值的方法；有什么想法吗？

您可以使用

loc

并将您的口述传递给它：

In [13]: df.loc[df.B==0,:].fillna(dc)
Out[13]:
   A  B  C   D
0  1  0  5  10
1  8  0  5  10
4  0  0  5  10

要为数据帧执行此操作，您需要使用相同的掩码进行切片，并将上面的结果分配给它：

df.loc[df.B==0, :] = df.loc[df.B==0,:].fillna(dc)

In [15]: df
Out[15]:
   A  B   C   D
0  1  0   5  10
1  8  0   5  10
2  8  1 NaN NaN
3  2  1 NaN NaN
4  0  0   5  10
5  1  1 NaN NaN

您可以使用with

loc

并将您的dict传递给它：

In [13]: df.loc[df.B==0,:].fillna(dc)
Out[13]:
   A  B  C   D
0  1  0  5  10
1  8  0  5  10
4  0  0  5  10

要为数据帧执行此操作，您需要使用相同的掩码进行切片，并将上面的结果分配给它：

df.loc[df.B==0, :] = df.loc[df.B==0,:].fillna(dc)

In [15]: df
Out[15]:
   A  B   C   D
0  1  0   5  10
1  8  0   5  10
2  8  1 NaN NaN
3  2  1 NaN NaN
4  0  0   5  10
5  1  1 NaN NaN