Pandas:用另一个DataFrame替换NaN

Pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

在数据处理过程中，经常会遇到缺失值（NaN）的情况。Pandas提供了fillna()方法，可以用另一个DataFrame替换NaN。具体操作如下：

1. 首先，导入Pandas库并创建两个DataFrame对象，一个是原始数据，另一个是用于替换NaN的数据。

import pandas as pd

# 创建原始数据DataFrame
df_original = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
                            'B': [5, np.nan, 7, 8],
                            'C': [9, 10, 11, np.nan]})

# 创建用于替换NaN的DataFrame
df_replace = pd.DataFrame({'A': [100, 200, 300, 400],
                           'B': [500, 600, 700, 800],
                           'C': [900, 1000, 1100, 1200]})

1. 使用fillna()方法将原始数据中的NaN替换为用于替换的数据。

df_filled = df_original.fillna(df_replace)

1. 最后，可以打印替换后的结果。

print(df_filled)

输出结果如下：

       A      B       C
0    1.0    5.0     9.0
1    2.0  600.0    10.0
2  300.0    7.0    11.0
3    4.0    8.0  1200.0

在这个例子中，原始数据中的NaN值被替换为了用于替换的数据，得到了一个新的DataFrame对象df_filled。

Pandas的fillna()方法可以根据不同的需求进行灵活的替换操作，例如可以使用均值、中位数等统计值来替换NaN，也可以使用前一个或后一个非NaN值进行填充。此外，Pandas还提供了其他丰富的数据处理和分析功能，可以满足各种数据处理需求。

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