這是我的示例資料框：
df = pd.DataFrame(data=[[3, np.nan, np.nan],[5, np.nan, np.nan]], index=['country1', 'country2'], columns=[2021, 2022, 2023])
這是我的示例字典：
d = {'country1': {'key1': 'a', 'key2': 'assumed','key3': {2022: '10', 2023: ' 20'}}, 'country2': {'key1': 'b', 'key2': 'assumed', 'key3': {2022: '30', 2023: ' 40'}}}
我的目標是使用字典 d 替換資料框 df 中的缺失值。我想我會使用類似的東西：
df.fillna(d2)
其中 d2 是基于字典 d 的字典：
d2 = {'country1': {2022: '10', 2023: ' 20'}, 'country2': {2022: '30', 2023: ' 40'}}
我不知道如何生成 d2 但它無論如何都不起作用。
結果將如下所示：
pd.DataFrame(data=[[3, 10, 20],[5, 30, 40]], index=['country1', 'country2'], columns=[2021, 2022, 2023])
uj5u.com熱心網友回復：
我們仍然可以使用fillna，但在此之前我們必須以適合的格式規范化/轉換字典fillna
df.T.fillna({k: v['key3'] for k, v in d.items()}).T
結果
2021 2022 2023
country1 3.0 10 20
country2 5.0 30 40
uj5u.com熱心網友回復：
而不是使用df.fillna(d2)，看起來實作這一目標的最佳方法如下：
for country,country_dict in d.items():
for year,value in country_dict['key3'].items():
df.loc[country,year] = value
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