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在Pandas DataFrame中,如何仅在列为1时填充

在Pandas DataFrame中,可以使用fillna()方法来填充特定列中的缺失值。要仅在列为1时填充,可以使用条件语句来选择要填充的行,并将填充值作为参数传递给fillna()方法。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [0, 1, 0, 1, 0],
        'B': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 仅在列A为1时填充
df['B'] = df['B'].fillna(value=10, mask=df['A'] == 1)

print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
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   A     B
0  0   1.0
1  1   2.0
2  0   3.0
3  1  10.0
4  0   5.0

在这个例子中,我们使用fillna()方法来填充列B中的缺失值。通过传递value=10作为填充值,并使用条件语句mask=df['A'] == 1选择只在列A为1时进行填充。

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