如何僅在 NaN 值中將列的值替換為其他列？

Question

如何僅在 NaN 值中用另一列 ["country"]填充列 ["state"]的值？

就像在這個 Pandas DataFrame 中一樣：

         state   country  sum
0          NaN     China    1
1        Assam     India    2
2        Odisa     India    3
3        Bihar     India    4
4          NaN     India    5
5          NaN  Srilanka    6
6          NaN   Malaysia   7
7          NaN    Bhutan    8
8   California        US    9
9        Texas        US   10
10     Newyork        US   11
11         NaN        US   12
12         NaN    Canada   13

我應該做什么代碼來填充 state 列，僅在 NaN 值中使用國家列，如下所示：

         state   country  sum
0        China     China    1
1        Assam     India    2
2        Odisa     India    3
3        Bihar     India    4
4        India     India    5
5     Srilanka  Srilanka    6
6     Malaysia  Malaysia    7
7       Bhutan    Bhutan    8
8   California        US    9
9        Texas        US   10
10     Newyork        US   11
11          US        US   12
12      Canada    Canada   13

我可以使用這段代碼：

df.loc[df['state'].isnull(), 'state'] = df[df['state'].isnull()]['country'].replace(df['country'])

但是在一個包含 300K 行的非常大的數據集中，它計算了 5-6 分鍾並且每次都崩潰。 因為它一次替換一個值。 像這樣任何人都可以幫助我為此提供有效的代碼嗎？ 請！

Answer 1

也許在不檢查 isnull() 和 replace() 的情況下使用fillna ：

df['state'].fillna(df['country'], inplace=True)
print(df)

Output

         state   country  sum
0        China     China    1
1        Assam     India    2
2        Odisa     India    3
3        Bihar     India    4
4        India     India    5
5     Srilanka  Srilanka    6
6     Malaysia  Malaysia    7
7       Bhutan    Bhutan    8
8   California        US    9
9        Texas        US   10
10     Newyork        US   11
11          US        US   12
12      Canada    Canada   13