仅填充双列含NaN的指定行数据：需求与实现示例

我们需要处理一份包含缺失值的表格数据，要求**仅对day和month列同时为NaN的行（索引3）**填充指定值：day=1、month=01，其余含NaN的行保持原有缺失状态。

原始数据如下：

思路 #

核心是精准定位符合条件的行：通过逻辑与（&）筛选出day和month均为缺失值的行，然后对这部分行的指定列进行填充，其他行不受影响。

代码实现（以Pandas为例） #

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造原始数据集
df = pd.DataFrame(
    data={
        'day': [np.nan, 18, 8, np.nan],
        'month': ['03', np.nan, 7, np.nan],
        'year': [93, 85, 71, 75]
    },
    index=[0, 1, 2, 3]
)

# 定位并填充目标行
df.loc[(df['day'].isna()) & (df['month'].isna()), ['day', 'month']] = [1, '01']

# 输出处理后的数据
print(df)

处理结果 #

执行代码后，得到的数据集如下：

这样就完美实现了需求：只有索引3的行被填充，其他含NaN的行保持原样。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AlexGo