当两者在另一列中共享相等的值时，如何用同一列中的值填充数据框列中的 nan 值？ 例如：Where 子句

Question

我是 python 的初学者，在这里需要您的帮助来解决我的问题。 我有一个关于冠状病毒死亡率的数据集。 有 2 列 Neighborhood Name (Column Name: Neighborhood Name) 是基于 Postal Code Column (Column Name: NFS) 和基于 Neighborhood Name 列填充的邮政编码列。

我正在尝试在两列中填充 Nan 值。

这是我试图做的。

1 - 将数据输入 jupyter

 covid_df.head(5)

Output 是

covid_df.isnull().sum().to_frame()

Null 值

covid_sub_df = covid_df.loc[:, ['Neighbourhood Name', 'FSA']]
covid_sub_df

covid_sub_df_2 = covid_sub_df.drop_duplicates()
covid_sub_df_2

现在我尝试了这个

val = ""
for i, j in covid_df['Neighbourhood Name'], covid_df['FSA']:
    for k,l in covid_sub_df_2['Neighbourhood Name'], covid_sub_df_2['FSA']:
        if k == val and j == l:
            covid_df['Neighbourhood Name'] = covid_sub_df['Neighbourhood Name']
        if j == val and k == i:
            covid_df['FSA'] = covid_sub_df['FSA']

我收到此错误：

-------------------------------------------------- ------------------------- ValueError Traceback (最近一次调用最后一次) in 1 val = "" ----> 2 for i, j in covid_df['社区名称']，covid_df['FSA']：3 for k,l in covid_sub_df_2['社区名称']，covid_sub_df_2['FSA']：4 如果 k == val 和 j == l：5 covid_df ['社区名称'] = covid_sub_df['社区名称']

ValueError：要解包的值太多（预期为 2）

谢谢你们

Answer 1

那么你需要做的是摆脱以下错误？

ValueError：要解包的值太多（预期为 2）

这个问题并没有非常具体地提出，因为标题是如何填充 nan 值。 此外，如果可能，您应该尝试提供虚拟数据

但是，假设您想摆脱错误，您可能希望同时循环变量。 有一个称为zip()的 function 可以做到这一点。 因此，以下修改应该有望起作用：

val = ""
for i, j in zip(covid_df['Neighbourhood Name'], covid_df['FSA']):
    for k,l in zip(covid_sub_df_2['Neighbourhood Name'], covid_sub_df_2['FSA']):
        if k == val and j == l:
            covid_df['Neighbourhood Name'] = covid_sub_df['Neighbourhood Name']
        if j == val and k == i:
            covid_df['FSA'] = covid_sub_df['FSA']

Answer 2

目前尚不清楚您要使用哪些值填充 Nan 值。 一种选择是使用 pandas DataFrame 替换方法：

covid_df.replace({np.nan : new_value})

用该 new_value 替换每个 nan 值。 这是因为 pandas 建立在 numpy 之上，这是一个著名的 python 库，并将每个 Nan 值保存为 np.nan。 您应该导入 numpy 以使其以前可以工作：

import numpy as np

请注意，每个 Nan 值都将替换为 new_value 变量中的完全相同的值。