Pandas如何按列优先级填充DataFrame指定列的nan空值

错误原因 #

Series.fillna()方法的value参数仅支持标量、字典或Series类型，你传入了双列的DataFrame，因此触发类型错误。

解决方案 #

按照「优先用B列填充、B列为空再用C列填充」的规则，链式调用两次fillna即可实现需求：

import pandas as pd
import numpy as np

xdf = pd.DataFrame({'A':[10,20,np.nan,np.nan],'B':[15,np.nan,30,np.nan],'C':[np.nan,np.nan,35,40]})

# 按优先级填充A列空值
xdf['A'] = xdf['A'].fillna(xdf['B']).fillna(xdf['C'])

运行后输出结果和你期望的完全一致：

A     B     C
0  10.0  15.0   NaN
1  20.0   NaN   NaN
2  30.0  30.0  35.0
3  40.0   NaN  40.0

如果后续填充优先级的列数较多，也可以用批量按行取第一个非空值的写法，不用多次调用fillna：

xdf['A'] = xdf['A'].fillna(xdf[['B', 'C']].bfill(axis=1).iloc[:, 0])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mainland