fillna其他數據框列

我有一個問題：fillna其他數據框列

import pandas 
df1=pandas.DataFrame([['2017-1-22',25,None],['2017-1-23','',''],['2017-1-24',24,15]],columns=['date','high_tem','low_tem']) 
df2=pandas.DataFrame([['2017-1-22',22,18],['2017-1-23',23,''],['2017-1-24',20,10]],columns=['date','high_tem','low_tem']) 
df3=pandas.DataFrame([['2017-1-22',25,16],['2017-1-23',24,18],['2017-1-24',22,11]],columns=['date','high_tem','low_tem'])

的DF1，DF2，DF3是這樣的：

 date high_tem low_tem 
0 2017-1-22  25 None 
1 2017-1-23     
2 2017-1-24  24  15 
     date high_tem low_tem 
0 2017-1-22  22  18 
1 2017-1-23  23   
2 2017-1-24  20  10 
     date high_tem low_tem 
0 2017-1-22  25  16 
1 2017-1-23  24  18 
2 2017-1-24  22  11

我試圖得到的結果是這樣的：

  date high_tem low_tem 
0 2017-1-22  22  18 
1 2017-1-23  24  18 
2 2017-1-24  24  15

None位於df1的第一行（索引= 0）。所以我使用df2第一行（與df1第一行具有相同的日期）來替換它。

空字符串在df1第二行（索引= 1），df2第二個空字符串。因此我使用df3第二行來回報它。

df1第三行不包含無和空字符串，我不更改此行。

感謝

來源

2017-01-22 pang2016

這將是值得指定你如何通過你的DataFrames要循環和填充楠規則從數據框中的值。 – oliversm

@oliversm，順序是df1 df2 df3。如果df1行包含None或空字符串，則檢查df2，如果df2行包含None或空字符串，則檢查df3。否則無。 – pang2016

所以你只對結果'df1'感興趣？ – oliversm

你可以通過每個數據幀循環，並與np.NaN取代None和空字符串。無論何時出現NaNs，請填寫完整的行。

for df in [df1, df2, df3]: 
    df.replace({None: np.NaN, "": np.NaN}, inplace=True) 
    df.loc[df.isnull().any(axis=1), ['high_tem', 'low_tem']] = np.NaN

在此之後，df1，df2和df3會進行相應的修改。

使用DF.combine_first()在df1→df2→df3爲了填補缺失值。

df1.combine_first(df2).combine_first(df3)

來源

2017-01-22 09:20:18

fillna其他數據框列

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