使用Python Pandas用非NaN的值填充NaN值

Question

我有一个数据框，其中有2列，两列中都有一些NaN值。

df = { 'A' : [1,Nan, 2, Nan, Nan, 3],

       'B' : [Nan, Nan, 3, 4, 5 ,Nan]}

我想只用B列中的NaN值不填充A列中的NaN值，反之亦然。结果应为：

df = { 'A': [1,Nan, 2, 4, 5, 3],

       'B' : [1, Nan, 3, 4, 5 ,3]}

Answer 1

使用，bfill并ffill与axis参数为1：df.ffill(1).bfill(1)输出：     A    B0  1.0  1.01  NaN  NaN2  2.0  3.03  4.0  4.04  5.0  5.05  3.0  3.0

Answer 2

这是一种使用的方法 df.fillna演示：import pandas as pdimport numpy as npdf = { 'A' : [1,np.nan, 2, np.nan, np.nan, 3],       'B' : [np.nan, np.nan, 3, 4, 5 ,np.nan]}df = pd.DataFrame(df)df["A"] = df["A"].fillna(df["B"])df["B"] = df["B"].fillna(df["A"])print(df)输出：     A    B0  1.0  1.01  NaN  NaN2  2.0  3.03  4.0  4.04  5.0  5.05  3.0  3.0