如何匹配两个数据帧的缺失值（nan）？答案

【问题标题】：How can I match the missing values (nan) of two dataframes?如何匹配两个数据帧的缺失值（nan）？
【发布时间】：2022-01-18 16:55:00
【问题描述】：

如果我在 df1 中的所有值是 df2 中的缺失值，我如何将它们设置为缺失？

Data df1:
Index     Data
1          3
2          8
3          9


Data df2:
Index     Data
1          nan
2          2
3          nan

desired output:
Index     Data
1          nan
2          8
3          nan

所以我想保留 df1 的数据，但只保留 df2 也有数据条目的位置。对于 df2 中的所有 nan，我也想将 df1 的值替换为 nan。

我尝试了以下方法，但这用 nan 替换了所有数据点。

df1 = df1.where(df2== np.nan, np.nan)

非常感谢您的帮助。

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy nan

【解决方案1】：

使用mask，与where完全相反：

df3 = df1.mask(df2.isna())

输出：

   Index  Data
0      1   NaN
1      2   8.0
2      3   NaN

在您的情况下，您将所有匹配非 NaN 的元素设置为 NaN，并且因为相等性不是检查 NaN 的正确方法（np.nan == np.nan 产生 False），所以您将所有元素设置为 NaN。

【讨论】：

【解决方案2】：

将df2 == np.nan 更改为df2.notna()：

df3 = df1.where(df2.notna(), np.nan)
print(df3)

# Output
   Index  Data
0      1   NaN
1      2   8.0
2      3   NaN

【讨论】：