Pandas 数据框使用索引填充空值

Question

我有一个数据框，其中一列中的空值我想使用索引值来填充。最好的方法是什么？

假设我的数据框长这样：

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> d=pd.DataFrame(index=['A','B','C'], columns=['Num','Name'], data=[[1,'Andrew'], [2, np.nan], [3, 'Chris']])
>>> print d

  Num    Name
A    1  Andrew
B    2     NaN
C    3   Chris

我可以使用以下代码行来获取我正在寻找的内容：

d['Name'][d['Name'].isnull()]=d.index

然而，我收到了以下警告：“正在尝试为数据帧的切片副本设置值”

我想最好还是使用fillna或loc来完成此操作，但我无法弄清楚如何使用它们。 我尝试了以下方法：

>>> d['Name']=d['Name'].fillna(d.index)

>>> d.loc[d['Name'].isnull()]=d.index

有什么建议，哪个选项最好？

- AJG519

Answer 1

在我看来，你应该使用fillna函数，因为Index类型不是可接受的数据类型，你需要传递一个系列作为填充值。可以使用Index的to_series方法：

In [13]:
d=pd.DataFrame(index=['A','B','C'], columns=['Num','Name'], data=[[1,'Andrew'], [2, np.nan], [3, 'Chris']])
d['Name']=d['Name'].fillna(d.index.to_series())
d

Out[13]:
   Num    Name
A    1  Andrew
B    2       B
C    3   Chris

- EdChum

Answer 2

在这种情况下，我会像这样使用.loc：

d.loc[d['Name'].isnull(), 'Name'] = d.loc[d['Name'].isnull()].index

- user2734178