我的資料框列上有一些空值。我使用線性回歸來預測缺失值，但現在我想用預測值替換 nan。我想使用索引作為填充條件，因為我不希望預測所有其他值。
這是我在資料框中的空值：df
is a b c d e f
72 True 171.94 103.89 103.45 NaN 3.25 112.79
99 True 171.93 104.07 104.18 NaN 3.14 113.08
151 True 172.07 103.80 104.38 NaN 3.02 112.93
197 True 171.45 103.66 103.80 NaN 3.62 113.27
241 True 171.83 104.14 104.06 NaN 3.02 112.36
在這里，Series 回傳缺失值以填充索引：prev
72 4.318525
99 4.393668
151 4.410457
197 4.319014
241 4.650617
我不知道填充缺失值的最佳方法是什么，我想確定填充的正確值是否共享相同的索引位置，并帶有回圈？
uj5u.com熱心網友回復：
您可以使用fillna（基于索引）
df = df.fillna({'d': prev})
# OR
df['d'] = df['d'].fillna(prev)
輸出：
>>> df
is a b c d e f
72 True 171.94 103.89 103.45 4.318525 3.25 112.79
99 True 171.93 104.07 104.18 4.393668 3.14 113.08
151 True 172.07 103.80 104.38 4.410457 3.02 112.93
197 True 171.45 103.66 103.80 4.319014 3.62 113.27
241 True 171.83 104.14 104.06 4.650617 3.02 112.36
uj5u.com熱心網友回復：
如果索引相同（只需確保資料 df 中的資料與您要合并到的資料框具有相同的列名，即“d”）：
df_merge = pd.merge(df, df_data, left_index = True, right_index = True, suffixes=('_x', '')).drop('d_x', axis = 1)
df_merge
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