python pandas用＆＃x27; prefix＆＃x27; ＆＃x2B;各自的索引编号

Question

我想填充对象列中的缺失值，以替换为“ Any_fixed_prefix” +'_' +'相应索引'。

dataFrame看起来像：

逻辑后所需的数据框

应用 ：//i.sstatic.net/nchxo.png“ alt =“在此处输入图像说明”>

我尝试了几种方法，但不像fillna或map那样工作方法：

df['col1'].fillna(str(df.index))

或

df['col1].fillna('PRE_' + str(df.index))

DDL生成数据框：

df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', np.nan , np.nan ,'E'],
                   'col2': ['S4', 'S8', 'AA', 'EE', 'T4'],
                   'col3': [2017, 2019, 2021, 2014, 2011]})

Answer 1

如果您只想在col1中填写NAN值，则可以使用fillna：

df['col1'] = df['col1'].fillna('PRE_' + df.index.to_series().astype(str))

如果要在所有对象dtype列中填写NAN值，则可以使用umass在轴上填充索引（AS系列）。这将以相同的方式填充NAN值col2：

tmp = df.select_dtypes('object')
df = tmp.mask(tmp.isna(), 'PRE_' + tmp.index.to_series().astype(str), axis=0).combine_first(df)

输出：

    col1 col2  col3
0      A   S4  2017
1      B   S8  2019
2  PRE_2   AA  2021
3  PRE_3   EE  2014
4      E   T4  2011