如何使用左列的数据作为参考填充NA

Question

id喜欢寻求帮助以修复熊猫数据框中（python）中的丢失值

这是数据集

在此数据集中，我在['item_weight']列中找到了一个缺少的值。

我不想放下缺失的值，因为我通过对它们进行排序。缺少的值是编码它的人的“小姐类型”。

这是排序的数据集

现在我创建了一个查找数据集，以便可以合并它们以填充NA缺失值。

我如何使用我制作的查找表合并或加入它们以填充缺失值（NAN）？还是没有使用查找表的其他方法？

Answer 1

从中看，您可能希望使用MAP而不是JOIN/MERGE使用的内容，这是如何将映射与数据一起使用的示例。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'Column1' : ['A', 'B', 'C'],
    'Column2' : [1, np.nan, 3]
})
df

df_map = pd.DataFrame({
    'Column1' : ['A', 'B', 'C'],
    'Column2' : [1, 2, 3]
})

df_map

#Looks to find where the column you specify is null, then using your map df will map the value from column1 to column2
df['Column2'] = np.where(df['Column2'].isna(), df['Column1'].map(df_map.set_index('Column1')['Column2']), df['Column2'])

由于您使用了屏幕截图，因此我必须创建自己的数据框。将来，屏幕截图的使用被认为是帮助开发人员提供帮助的最佳选择。

Answer 2

这可能会起作用：

df = df.sort_values(['Item_Identifier', 'Item_Weight']).ffill()

但是我无法对其进行测试，因为您没有给我们任何工作。