如何根据python中的另一列填充NA值

Question

我在 python 中有一个数据框，我想根据另一列填充 NA 值

Name	Class
AB	Sixth
MN	Ninth
QR	NaN
AB	NaN
MN	Ninth
TS	Second
AB	Sixth
TS	NaN
MN	NaN
NaN	NaN
QR	First
TS	Second
NaN	Sixth
NaN	Ninth
NaN	First

我想为两个列填充 NA 值
即
如果名称是 AB，那么该类应该是 Sixth，反之亦然
如果名称是 QR，那么类应该是 First，反之亦然
等等等等... 此外，如果两列都有 NULL 字段，那么它将保持为 NULL（什么都不会改变，因为稍后我将使用模式填充这些 NA 字段）。
注意：实际问题是不同的，但是它需要相同的逻辑，因为我不能在此处发布该问题。

Answer 1

如果我对你的理解正确，你可以创建映射字典并在.map 中使用它来填充NaN 值：

mapping = df.dropna().drop_duplicates().set_index("Name")["Class"].to_dict()
inv_mapping = {v: k for k, v in mapping.items()}

df.loc[df["Name"].isna(), "Name"] = df.loc[df["Name"].isna(), "Class"].map(
    inv_mapping
)
df.loc[df["Class"].isna(), "Class"] = df.loc[df["Class"].isna(), "Name"].map(
    mapping
)

print(df)

打印：

   Name   Class
0    AB   Sixth
1    MN   Ninth
2    QR   First
3    AB   Sixth
4    MN   Ninth
5    TS  Second
6    AB   Sixth
7    TS  Second
8    MN   Ninth
9   NaN     NaN
10   QR   First
11   TS  Second
12   AB   Sixth
13   MN   Ninth
14   QR   First