Pandas缺失值填充，父键映射上级值方法

本文揭秘了如何用 Pandas 的 `map()` 与 `fillna()` 组合实现高效、向量化的层级值继承——当子项的 Value 缺失时，自动从其 Parent 所指向的父项中查找并填充对应值，完美适用于组织架构、配置继承等父子关系数据场景；代码简洁、性能卓越（O(n)复杂度），无需循环或递归，还能灵活应对父键缺失、类型混合等实际痛点，是数据清洗中轻量又可靠的经典技巧。

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

1. 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；
2. 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；
3. 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。

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