Python 数据清洗，填充空白内容（按已有数据）

问题遇到的现象和发生背景

有两列数据，数据非常多，如表格，要将空白处填充为表格中对映的内容？

img

感觉自己写的和屎一样

import pandas as pd
from math import nan, isnan

data = pd.DataFrame({
    'A': [f'A{i:03}' for i in range(1, 14)] + [f'A{i:03}' for i in range(1, 6)] + [f'A{i:03}' for i in range(19, 26)],
    'B': [f'B10000{i:02}' for i in range(13)] + [nan for i in range(5)] + [f'B0000{i}' for i in range(22, 29)]
})

data_tmp = data.dropna()

dic = dict(zip(data_tmp['A'], data_tmp['B']))

for i in range(len(data)):
    if (not isinstance(data.iloc[i, 1], str)) and isnan(data.iloc[i, 1]):
        data.iloc[i, 1] = dic[data.iloc[i, 0]]

data.to_excel('res.xlsx', index = False)

可以用pandas处理。

1.首先将待填充的内容通过python的pandas包提取出来，意思就是把你图片上的黄色区域取出来，用一个变量存储好（List1）
2.然后再将B1000001~B1000004的内容取出来用一个变量存储好（List2）
3.建立一个for循环，逐个将List2中每个索引对应的值赋给List1的索引对应的值（List2[i]=List1[i]）

#不保留顺序
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
    {'B': [1,2,3,4,5,np.NaN,np.NaN,6]},
        index=['A1','A2','A3','B1','B2','A1','A2','A4'],

    )
dff=df[~df.B.isna()].copy()
dfna=df[df.B.isna()].copy()
dfna.update(dff)
dfnew=pd.concat([dff,dfna])
print(dfnew)
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