同尺寸DataFrame数据筛选：保留df2非NaN对应df1的值

要实现仅保留df1中与df2非NaN位置对应的值，其余替换为NaN，用Pandas的where()方法结合notna()生成的布尔掩码即可完成，步骤如下：

1. 构造示例数据 #

先还原题目中的两个DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({
    'Case': [1, 2, 3, 4, 5],
    'Path1': [123, 456, 789, 1011, 1112],
    'Path2': [321, 654, 987, 1101, 2105],
    'Path3': [333, 444, 555, 666, 777]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'Case': [1, 2, 3, 4, 5],
    'Path1': ['a', np.nan, np.nan, np.nan, np.nan],
    'Path2': [np.nan, np.nan, 'a', np.nan, np.nan],
    'Path3': [np.nan, np.nan, np.nan, 'a', np.nan]
})

2. 核心处理代码 #

一行代码即可完成需求：

result = df1.where(df2.notna())

3. 输出结果 #

执行后得到的result与期望输出完全一致：

代码解释 #

• df2.notna()：生成一个与原DataFrame尺寸相同的布尔掩码，True表示对应位置非NaN，False表示NaN。
• df1.where(掩码)：保留df1中掩码为True的位置的值，将掩码为False的位置替换为NaN，完美匹配需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user14085914