用 pandas python 用另一个数据框替换 NaN 值

Question

在从另一个具有不同索引长度的数据帧中替换一个数据帧中 NaN 值的一列到期日期时，我有点卡住了。

样本数据df1：

    SOH     Price     Value  Expiry  Comments  
0    1P     10.49     10.49     NaN       NaN  
1   220      7.55     16.61     NaN       NaN  

用 df2 替换过期列：

    SOH     Price     Value    Expiry  Comments  
1    1P      6.22      6.22     NaN       NaN  
2    61     17.65     10.77     NaN       NaN  
3    1P     11.99     11.99     NaN       NaN  
4    2P     54.45    108.90     NaN       NaN  
5    1P     10.49     10.49     May-17       NaN  
6   220      7.55     16.61     June-18       NaN 

所以新的数据框可能有不同的顺序和索引，但列保持不变。

我希望 df1 输出为：
SOH 价格 价值 到期评论
0 1P 10.49 10.49 May-17 NaN
1 220 7.55 16.61 June18 NaN

我试过了：

• df1.fillna(df2),
• df1.update(df2)
• df1.loc[df1['Expiry'].isnull(),'Expiry'] = df1['Expiry'].map(df2.Expiry)
• 带有 3 个参数的正向循环，
• 合并
• 内连接

但还没有运气:(任何帮助将不胜感激！

Answer 1

join 上['SOH', 'Price', 'Value'] 然后fillna

cols = ['SOH', 'Price', 'Value']
d2 = df2.set_index(cols).Expiry.dropna()
df1.fillna(df1.drop('Expiry', 1).join(d2, on=cols))

   SOH  Price  Value   Expiry Comments
0   1P  10.49  10.49   May-17      NaN
1  220   7.55  16.61  June-18      NaN