熊猫根据另一个数据框将多个列和行值设置为nan - python

我有两个大型数据框，df1：

Col1    Col2    Val1    Val2    Val3
asd     ASYL    4.2             4.2
ppq     CONE            35      35
DA      HU      100     100

而df2是

Col1    Col2    Val1    Val2  Val3
asd     ASYL    7       12    17
ppq     CONE    17      19    19
DA      HU      5       14    13

两个数据框具有相同的索引列Col1和Col2和相同的值列Val1, Val2, Val3。

我想将df2中的值设置为nan，其中它是Null中的df1以获得以下内容：

Col1    Col2    Val1    Val2  Val3
asd     ASYL    7             17
ppq     CONE            19    19
DA      HU      5       14      

我尝试了以下方法：

idx = df1.isnull()
df2.loc[idx] = np.nan

但这是行不通的。

python大神给出的解决方案

您可以将df.where与df.notna一起使用

df2.where(df1.notna())

Col1    Col2    Val1   Val2  Val3
asd     ASYL    7      NaN    17
ppq     CONE   NaN      19    19
DA      HU      5       14    NaN   

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