为数据框的过滤器填写 na

Fill na for a filter of dataframe

我有一个类似于下面的数据框:

     col1    col2    col3    col4
0    101     1000    NaN     NaN
1    102     2000    51      1500
2    103     2500    52      2800
3    104     3600    53      NaN
4    105     2400    NaN     NaN
5    106     3600    54      NaN
6    107     1200    55      1800
7    108     1000    NaN     NaN
8    NaN     NaN     56      1200

现在,我需要用 col2 中的相应值填充 col4 中的 na 值。因此,如果 col4 为 NaN,则从 col2 获取值并将其放入 col4。

但是,这里要注意的是,只有当 col3 具有一定价值时我才需要这样做。 (过滤后的数据框)

如果我必须填写 NaN 值而不管过滤器如何,那么以下将起作用:

df['col4'].fillna(0) # If I need to fill all NaN with zero values
df['col4'].fillna(df['col2']) # if I need to fill the corresponding col2 values in place of NaN

但是,如何才能让过滤后的数据填满na呢?

也就是说,在上面的例子中,只有第 3 行和第 5 行(对应于 col3 值 53 和 54)应该填充来自 col2 的值(3600 和 3600)。而第 0、5 和 7 行的 col4 应保持为 NaN。

这将不起作用,因为过滤后的列表将是整个列的子集。

df[df['col3'].notnull()]['col4'].fillna(df['col2'],inplace=True) #will not work

因为数据集有超过 200 万行,我们有什么方法可以不用循环来做到这一点?

尝试通过 notna() 并创建一个布尔掩码:

cond=df['col3'].notna()

最终使用 loc 访问器和 fillna():

有条件地传递该掩码和填充值
df.loc[cond,'col4']=df.loc[cond,'col4'].fillna(df.loc[cond,'col2'])