如何基于city及列匹配将filling DataFrame填充到mask的NaN空位中

解决方案 #

你可以直接利用pandas.DataFrame.fillna()的自动对齐特性实现需求，代码如下：

# 先保存原mask的索引与列顺序，避免操作后结构错乱
origin_index = mask.index
origin_cols = mask.columns

# 将mask临时设置city为索引，用filling按索引+列名匹配填充NaN
result = mask.set_index('city').fillna(filling).reset_index()

# 恢复原索引与列顺序
result = result.set_index(origin_index)[origin_cols]

运行后得到的result就是你需要的目标结果。

实现原理 #

1. fillna()传入DataFrame时，会自动根据索引和列名两个维度做匹配，用传入的DataFrame的值填充原DataFrame的NaN值
2. 我们临时把mask的city列设为索引，正好和filling的索引（城市名）对齐，value_1、value_2列名完全一致，填充逻辑会自动匹配你要的规则
3. 填充完成后恢复原索引和列顺序即可

原有方案错误原因 #

你用merge的方式会默认把两个DataFrame里所有同名的列作为连接匹配条件，mask和expanded都有value_1、value_2列，merge时会匹配这两列的数值，原本为NaN的单元格无法匹配到对应行，自然无法完成填充。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jivan