如何用另一个数据框中的值替换一个数据框中的缺失值？

Question

我有两个不同形状的数据框。 我想从df2中存在的数据中填充df1中的缺失数据。

如何在保持df1的原始形状和列的同时合并这两个数据集？

我尝试使用pd.merge，但我认为语法不正确。 我已经在数据框中创建了新列，但是我无法仅将数据添加到NaN值中。

我也尝试过先使用Combine，但是我也不认为我做得对。

df1 = pd.DataFrame({'a': ["dogs","cats","birds","turtles"], 'b': [1,5,"NA",10]})
print(df1)

df2 = pd.DataFrame({'a': ["birds"],'b': [6]})
print(df2)

df_Final = pd.DataFrame({'a': ["dogs","cats","birds","turtles"], 'b': [1,5,6,10]})
print(df_Final)

我希望输出是此处所示的df_Final数据帧，其中的“ birds”值填充有df2。

Answer 1

加油

这个怎么样 ？

df1['b'] = df1['b'].where(df1['b']!=('NA'), df1['a'].map(df2.set_index('a')['b']))

Out[166]: 
         a   b
0     dogs   1
1     cats   5
2    birds   6
3  turtles  10