Les données démographiques suivantes.
Je veux entrer le nom de la préfecture où le nom de la ville / quartier / ville / village est NaN.
Code de groupe Nom de la préfecture Nom de la ville / quartier / ville / village Sexe Nombre total 0-4 ans 5-9 10-14 15-19\
3 10006.0 Hokkaido*Total NaN 5339539 181591 201119 213206 231870
4 10006.0 Hokkaido*NaN Man 2522526 93048 102850 108783 118414
5 10006.0 Hokkaido*Femme NaN 2817013 88543 98269 104423 113456
6 11002.0 Ville de Sapporo, Hokkaido Total 1952348 71281 75025 76342 82644
7 11002.0 Ville de Sapporo, Hokkaido Man 913077 36715 38250 38839 41729
df['Nom de Ville'].fillna(df['Nom des préfectures'], inplace=True)
#C'est possible ici, mais cela semble être plus lent.
df.loc[pd.isnull(df['Nom de Ville']), ['Nom de Ville']] = df['Nom des préfectures']
for i, (prefecture, city) in enumerate(zip(df['Nom des préfectures'], df['Nom de Ville'])):
if pd.isnull(city):
df['Nom de Ville'][i] = prefecture
résultat
<ipython-input-59-8ff91f161741>:3: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
df['Nom de Ville'][i] = prefecture
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