python将第一列替换_python-通过将另一列与第二个DataFrame进行比较来替换一列中的值...

我正在尝试使用涉及搜索另一个DataFrame的特定条件来替换df DataFrame的air_store_id列中的NaN值：

data = { 'air_store_id': [ 'air_a1', np.nan, 'air_a3', np.nan, 'air_a5' ],

'hpg_store_id': [ 'hpg_a1', 'hpg_a2', np.nan, 'hpg_a4', np.nan ],

'Test': [ 'Alpha', 'Beta', 'Gamma', 'Delta', 'Epsilon' ]

}

df = pd.DataFrame(data)

display(df)

当在df.air_store_id中找到NaN时,我想使用df.hpg_store_id中的值(如果有)将其与另一个名为id_table_df的 dataframe 的同一列进行比较,并检索其air_store_id.

这是id_table_df的样子：

ids_data = { 'air_store_id': [ 'air_a1', 'air_a4', 'air_a3', 'air_a2' ],

'hpg_store_id': [ 'hpg_a1', 'hpg_a4', 'hpg_a3', 'hpg_a2' ] }

id_table_df = pd.DataFrame(ids_data)

display(id_table_df)

简而言之,对于df.air_store_id中的每个NaN,通过将df.hpg_store_id与id_table_df.hpg_store_id进行比较,将其替换为id_table_df.air_store_id中的相应等价物.

在这种情况下,id_table_df最终用作查找表.产生的DataFrame如下所示：

我使用以下指令进行了tried to merge them的操作,但引发了错误：

df.loc[df.air_store_id.isnull(), 'air_store_id'] = df.merge(id_table_df, on='hpg_store_id', how='left')['air_store_id']

错误信息：

KeyError Traceback (most recent call last)

~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)

2441 try:

-> 2442 return self._engine.get_loc(key)

2443 except KeyError:

...

KeyError: 'air_store_id'

问题1：我该如何完成？

问题2：是否有办法同时对这两列(air_store_id和hpg_store_id)执行此操作？如果可能的话,我不必为每个列分别运行合并.

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