我有两个数据集：
第一个数据集：
Name ID
Alla 3
Peter NaN
Sara NaN
Maria NaN
第二个数据集：
Name_name ID_ID
Alla 3
Peter 4
Sara 5
我需要根据熊猫的共同属性将第二张表的ID插入到第一张表的缺失值中。怎么做。我很困惑。
结果：第一个数据集
Name ID
Alla 3
Peter 4
Sara 5
Maria NaN
使用Series.map与Series.fillna通过替换Series与index通过Name_name由创建的列DataFrame.set_index和选择ID_ID：
s = df2.set_index('Name_name')['ID_ID']
df1['ID'] = df1['ID'].fillna(df1['Name'].map(s))
print (df1)
Name ID
0 Alla 3.0
1 Peter 4.0
2 Sara 5.0
如果可能，没有缺失值：
s = df2.set_index('Name_name')['ID_ID']
df1['ID'] = df1['ID'].fillna(df1['Name'].map(s)).astype(int)
其他：
s = df2.set_index('Name_name')['ID_ID']
df1['ID'] = df1['ID'].fillna(df1['Name'].map(s)).astype('Int64')
编辑：如果出现错误：
重新索引仅对唯一值索引对象有效
这意味着Name_name列中有重复项，例如Alla重复项，因此map不知道使用哪个值，并且会出错。
print (df2)
Name_name ID_ID
0 Alla 3
1 Peter 4
2 Sara 5
3 Alla 8
可能的解决方案是通过以下方式删除重复的内容，并保留第一个重复的行DataFrame.drop_duplicates：
s = df2.drop_duplicates('Name_name').set_index('Name_name')['ID_ID']
df1['ID'] = df1['ID'].fillna(df1['Name'].map(s))
print (df1)
Name ID
0 Alla 3.0
1 Peter 4.0
2 Sara 5.0
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