如何从另一个 table 替换 DataFrame 中的 NaN 值？
How can I replace NaN values in DataFrame from another table?
我有一个 DataFrame 'df'
第二个是'nan_gdp'
如何使用我的第一个 DataFrame 'df' 在 'nan_gdp' 中填充 NaN gdp。
另外，在第一个 df 中我没有所有国家，这意味着有些国家在 'nan_gdp' 但不在 'df'
使用Series.fillna by mapped values from df by Series.map:
s = df.set_index('Country')['GDP ($M)']
waste['GDP ($M)'] = waste['GDP ($M)'].fillna(waste['Country'].map(s))
我有一个 DataFrame 'df'
第二个是'nan_gdp'
如何使用我的第一个 DataFrame 'df' 在 'nan_gdp' 中填充 NaN gdp。 另外，在第一个 df 中我没有所有国家，这意味着有些国家在 'nan_gdp' 但不在 'df'
使用Series.fillna by mapped values from df by Series.map:
s = df.set_index('Country')['GDP ($M)']
waste['GDP ($M)'] = waste['GDP ($M)'].fillna(waste['Country'].map(s))