使用Python Pandas使用非NaN的值填充NaN值

Question

我有一个数据框，其中有两列，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]}

谢谢

Answer 1

使用， bfill和ffill axis参数等于1的参数：

df.ffill(1).bfill(1)

输出：

     A    B
0  1.0  1.0
1  NaN  NaN
2  2.0  3.0
3  4.0  4.0
4  5.0  5.0
5  3.0  3.0

Answer 2

这是使用df.fillna一种方法

演示：

import pandas as pd
import numpy as np
df = { '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    B
0  1.0  1.0
1  NaN  NaN
2  2.0  3.0
3  4.0  4.0
4  5.0  5.0
5  3.0  3.0