Pandas：通過包含 nan 的列按多個條件過濾數據框

Question

連接到： Pandas：添加具有來自其他數據幀的匹配行索引的列

將多列與第二個數據幀中的相應列匹配，並從第二個數據幀中返回匹配行的索引。

df1['new_column'] =  df1.apply(lambda x: df2[(df2.col1 == x.col1)
                                           & (df2.col2 == x.col2)
                                           & (df2.col3 == x.col3)
                                           & (df2.col4 == x.col4)
                                           & (df2.col5 == x.col5)].index[0], axis=1)

上面的代碼就像一個魅力......除非其中一列可以包含 nan 值，因為 nan != nan. 換句話說，即使df1中的col1:col4匹配df1和df2中的df2和col5是nan它也無法匹配它返回空索引對象。
如果 col1:col5 匹配，無論它們是否包含值或 nan，我都需要它返回 True。

任何人都知道解決方案？

Answer 1

這里的一種解決方法是簡單地使用fillna將所有na值替換為類似'NaN'字符串的內容。

只需使用：

df1 = df1.fillna('NaN')
df2 = df2.fillna('NaN')

然后使用您現有的代碼。