如何通过将第1列与字典中的键匹配到第2列中的词典值中仅替换为null值?有条件地查找有条件替换

Question

我试图通过将第1列中的键与字典中的键匹配到第2列中的null值。

。

Country Rate    Tax Rate
Algeria 2.00%   76.90%
Angola  5.00%    null
Algeria 2.00%    null
Angola  5.00%    null
Algeria 2.10%   76.90%
Angola  4.90%   52.10%
Algeria 2.20%   76.90%

1. 我计算了平均税率购买国家。
2. 我放弃了所有没有平均计算的国家：所有值null
3. 我从结果{country，tr(mean(} =(k，v(
中创建了一个dict
4. 我创建了代码，将税率的价值替换为
中的匹配国家

注意：它替换了税率中的所有值，而不仅仅是null值

tr = df.groupby('country')['tax rate'].mean()
tr.dropna(inplace=True)
tr_dict = tr.to_dict()
df['tax rate'] = df['country'].apply(lambda x: tr_dict.get(x))

结果

Country Rate    Tax Rate
Algeria 2.00%   mean of Algeria
Angola  5.00%   mean of Angola
Algeria 2.00%   mean of Algeria 
Angola  5.00%   mean of Angola 
Algeria 2.10%   mean of Algeria
Angola  4.90%   mean of Angola
Algeria 2.20%   mean of Algeria

我相信我在此代码末尾缺少某些内容，因为它可以通过" country"正确替换值，但是它正在替换所有"税率"值，而我只需要它来替换空值。

*预期结果*

Country Rate    Tax Rate
Algeria 2.00%   76.90%
Angola  5.00%    mean of Angola
Algeria 2.00%    mean of Algeria
Angola  5.00%    mean of Angola
Algeria 2.10%   76.90%
Angola  4.90%   52.10%
Algeria 2.20%   76.90%

Answer 1

尝试使用transform并使用fillna

df['tax rate']=df['tax rate'].fillna(df.groupby('country')['tax rate'].transform('mean'))