根据另一个具有相同索引/列名的 DataFrame 中的值设置 Pandas DataFrame 中的单元格值

Question

我有一个如下所示的 Pandas DataFrame，具有每小时时间索引和对应于特定位置的列名：

df1.head()

                        33643  33667  33668  33677  33678  33680  33681  33686
   1998-01-01 10:00:00    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN   
   1998-01-01 11:00:00    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN   
   1998-01-01 12:00:00    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN   
   1998-01-01 13:00:00    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN   
   1998-01-01 14:00:00  322.0  343.0  323.0  341.0  342.0  342.0  341.0  343.0 

我有第二个 Pandas DataFrame，其索引和列名相同，但变量不同。

df2.head()

                        33643   33667   33668   33677   33678   33680   33681
   1998-01-01 10:00:00  289.59  286.07  286.52  284.77  285.17  284.17  284.44   
   1998-01-01 11:00:00  289.83  286.31  286.76  285.00  285.40  284.39  284.66   
   1998-01-01 12:00:00  290.08  286.63  287.08  285.33  285.73  284.73  284.99   
   1998-01-01 13:00:00  290.39  287.27  287.68  286.10  286.46  285.56  285.80   
   1998-01-01 14:00:00  291.10  289.14  289.39  288.42  288.64  288.09  288.23

我想找到 df1 中的值等于 np.nan 的位置，如果是，则为 df2 中的相应单元格插入 np.nan。我试过查看docs，但我没有发现它们有多大用处。其他 Stackoverflow 页面并不是很有帮助。这是我想要的输出：

df3.head()

                        33643  33667  33668  33677  33678  33680  33681  33686
   1998-01-01 10:00:00    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN   
   1998-01-01 11:00:00    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN   
   1998-01-01 12:00:00    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN   
   1998-01-01 13:00:00    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN   
   1998-01-01 14:00:00  291.10  289.14  289.39  288.42  288.64  288.09  288.23 289.12

我尝试过的事情：

df3 = pd.DataFrame(np.where(df1[:] == np.nan, df2[:] == np.nan, df2[:]))

df3 = df2.where(df1.iloc[:,:] == np.nan, np.nan)

有什么建议吗？我走对了吗？

Answer 1

其实你离解决方案不远了，事实上，你的想法是对的。但如果我必须推荐一种方法，我会推荐使用pandas.notnull

df3 = df2[pd.notnull(df1)]

您只需从df2 中选择单元格，其中df1 是not null 并将它们放入df3 的相应单元格中，所有其他单元格将自动设置为NaN。

如果您仍想使用np.where，您可以使用pandas.isnull 执行类似的操作：

df3 = pd.DataFrame(np.where(pd.isnull(df1),np.nan,df2))

但是您必须使用columns 参数来重命名列。而且这个方法有点慢，所以我个人不会真正使用它。

希望这对您有所帮助。

输出（我只在我的样本中取了你的前 2 列，只是为了更快）：

                     33643   33667
1998-01-01 10:00:00    NaN     NaN
1998-01-01 11:00:00    NaN     NaN
1998-01-01 12:00:00    NaN     NaN
1998-01-01 13:00:00    NaN     NaN
1998-01-01 14:00:00  291.1  289.14