本文介绍如何利用 `map()` 和 `fillna()` 高效填充 dataframe 中缺失的 value 值——当某行 value 为 none 时，自动查找其 parent 键对应行的 value 值进行填充，形成层级继承关系。
在数据处理中，常遇到具有父子层级关系的表格结构（如组织架构、配置继承、依赖树等），其中子项的某些字段可能为空，需从其指定的父项中继承值。Pandas 提供了简洁而高效的向量化方案来实现这一逻辑，无需循环或递归。
核心思路
- 构建键值映射表：将 Key → Value 的对应关系提取为 Python 字典（dict(df[['Key', 'Value']].values)），作为查找表；
- 映射父键值：对 Parent 列调用 .map(m)，将每个父键（如 "Key1"）映射为其对应的 Value（如 246），未匹配则返回 NaN；
- 安全填充：使用 .fillna() 将原 Value 列中的 None/NaN 替换为映射结果，保留已有非空值不变。
完整示例代码
import pandas as pd import numpy as np # 构造原始数据（注意：Value 列含 None 和字符串 "434"，需统一类型以保证一致性） data = [['Key1', 'Key10', 246], ['Key2', 'Key1', None], ['Key3', 'Key14', "434"]] df = pd.DataFrame(data, columns=['Key', 'Parent', 'Value']) # 关键步骤：构建 Key→Value 映射并填充 mapping_dict = dict(df[['Key', 'Value']].values) df['Value'] = df['Value'].fillna(df['Parent'].map(mapping_dict)) print(df)
输出：
Key Parent Value 0 Key1 Key10 246 1 Key2 Key1 246 2 Key3 Key14 434
注意事项与最佳实践
- ✅ 类型一致性：确保 Value 列数据类型兼容（建议提前转换为统一数值或字符串类型），避免因混合类型（如 int, str, None）导致 map 失效或隐式转换异常；可添加 df['Value'] = pd.to_numeric(df['Value'], errors='ignore') 进行预处理。
- ⚠️ 单层继承：本方案仅支持一级父级查找。若需多级向上追溯（如 Key2 → Key1 → Key10），需改用 networkx 构建图结构或编写递归函数，不可直接复用 .map()。
- ? 缺失父键处理：当 Parent 值在 Key 列中不存在时，.map() 返回 NaN，fillna() 将保持原 None 不变，符合题设“若父不存在则值保持 None”的要求。
- ? 性能优势：全程向量化操作，时间复杂度为 O(n)，远优于 apply() 或 iterrows() 循环，适用于万行级以上数据。
通过这一模式，你可以在不引入额外依赖的前提下，快速实现轻量级的层级值继承逻辑，是 Pandas 数据清洗与关系补全的经典范式之一。
