假设我有两个数据集:
答:
ATime X Y Z
1.2 2 15 2
1.4 3 12 1
1.5 1 10 6
1.6 2 9 10
1.9 1 1 9
B:
Btime C D E
1.2 12 25 12
1.3 13 22 11
1.4 11 20 16
1.7 12 29 12
1.9 11 21 19
2.0 08 10 11
2.4 10 12 15
我正在合并到一个如下所示的数据集:
Btime C D E ATime X Y Z
1.2 12 25 12 1.2 2 15 2
1.3 13 22 11 1.4 1 10 6
1.4 11 20 16 1.5 2 9 10
1.7 12 29 12 1.6 1 1 9
1.9 11 21 19 1.9 0 0 0
2.0 08 10 11 0 0 0 0
2.4 10 12 15 0 0 0 0
有没有一种简单的方法可以将 Atime 中的两个 0 替换为 Btime 中列出的时间(2.0, 2.4)？
...
现在我正在使用这样的方法合并 pandas 中的两个数据集:
a = pd.read_csv("a")
b = pd.read_csv("b")
merged = a.join(b, how="outer")
filled = merged.fillna(0)
但这只是给了我 0 的情况。
最佳答案
是的，您可以将一系列传递给fillna:
merged["Atime"] = merged["Atime"].fillna(b.Btime)
关于python - 有条件地替换丢失的数据 pandas，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/25177232/