从另一个数据框行中的值填充pandas数据框行

在pandas中，可以使用fillna()方法从另一个数据框行中的值填充数据框行。fillna()方法用于填充缺失值，可以接受多种填充方式，包括使用常数、使用字典、使用另一个数据框等。

如果要从另一个数据框行中填充数据框行，可以使用fillna()方法结合loc索引器来实现。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 6, 7, 8]})

# 创建另一个数据框作为填充源
fill_df = pd.DataFrame({'A': [10, 20], 'B': [30, 40]})

# 使用fillna()方法从另一个数据框行中填充数据框行
df.loc[2] = df.loc[2].fillna(fill_df.loc[0])
df.loc[3] = df.loc[3].fillna(fill_df.loc[1])

print(df)

输出结果为：

     A    B
0  1.0  NaN
1  2.0  6.0
2  4.0  7.0
3  4.0  8.0

在上述示例中，我们首先创建了一个示例数据框df，其中包含了一些缺失值。然后，我们创建了另一个数据框fill_df作为填充源，其中包含了两行数据。接下来，我们使用fillna()方法结合loc索引器，将df中第2行和第3行的缺失值分别填充为fill_df中的第1行和第2行的值。

需要注意的是，以上示例中的填充方式是使用另一个数据框的对应行进行填充，实际应用中可以根据具体需求进行调整。此外，还可以根据需要选择其他填充方式，例如使用常数或使用字典进行填充。

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