Pandas 在Excel中写入空行 - python

我有一个看起来像这样的Excel文件

     Name  Location      Date Check_1  Check_2   Open  High  Low  Close
0  Orange  New York  20200501       V       V    5.5   5.85  5.45  5.7
1   Apple     Minsk  20200504       V       X    NaN   NaN   NaN   NaN
2   Steak    Dallas  20200506       V       X    NaN   NaN   NaN   NaN

“ NaN”列应填充数据，该数据位于熊猫数据框中，如下所示：

   Name  Location      Date Check_2  Open  High    Low    Close 
1  Steak   Dallas  20200506      X    8.4   8.8    8.37   8.80  
0  Apple    Minsk  20200504      X    3.7   3.75   3.35   3.57  

如何附加仅NaN列被填充且整个文件不会仅被数据框中的数据覆盖的excel文件？我应该为整个excel文件创建一个新的数据框并将其写入，还是有一种更简单的方法？以及我该怎么做？

编辑：所需的输出：

     Name  Location      Date Check_1  Check_2   Open  High  Low  Close
0  Orange  New York  20200501       V       V    5.5   5.85  5.45  5.7
1   Apple     Minsk  20200504       V       V    3.7   3.75  3.35  3.57
2   Steak    Dallas  20200506       V       V    8.4   8.8   8.37  8.8

参考方案

首先需要指定DataFrame将哪些列用于两个DataFrame.set_index中的匹配行，然后将DataFrame.combine_first用于仅替换丢失的值，df1的最后更改顺序由df1.columns的列和set原始订单用于按帮助者列排序：

df1['count'] = np.arange(len(df1))
df11 = df1.set_index(['Name','Location','Date'])
df22 = df2.set_index(['Name','Location','Date'])

df = df22.combine_first(df11).reset_index().reindex(df1.columns, axis=1).sort_values('count')
print (df)
     Name  Location      Date Check_1 Check_2  Open  High   Low  Close  count
1  Orange  New York  20200501       V       V   5.5  5.85  5.45   5.70    0.0
0   Apple     Minsk  20200504       V       X   3.7  3.75  3.35   3.57    1.0
2   Steak    Dallas  20200506       V       X   8.4  8.80  8.37   8.80    2.0

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