使用另一DataFrame填充Pandas DataFrame空字段并扩展记录

可以通过拆分数据后合并，或者利用explode方法实现需求，以下是两种可行方案：

方案一：拆分处理+合并 #

1. 分离出GROUP不为空的原始记录：

non_null_rows = df[df['GROUP'].notna()]

2. 处理GROUP为空的行，与df_groups做笛卡尔积生成多行记录：

null_rows = df[df['GROUP'].isna()].drop(columns='GROUP').merge(df_groups, how='cross')

3. 合并两部分数据并重置索引：

result = pd.concat([non_null_rows, null_rows], ignore_index=True)

执行后得到的结果与预期一致：

AREA   GROUP  VALUE
0   P1  GROUP1      0
1   P1  GROUP1      2
2   P1  GROUP2      2
3   P1  GROUP3      2

方案二：利用explode展开 #

1. 将df中GROUP为None的位置替换为df_groups['GROUP']的列表：

df['GROUP'] = df['GROUP'].apply(lambda x: df_groups['GROUP'].tolist() if pd.isna(x) else x)

2. 使用explode将列表类型的GROUP字段展开为多行：

result = df.explode('GROUP', ignore_index=True)

这种方法更简洁，同样能得到预期结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marcus Andre