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基于另一列中的值填充列- pandas

基于另一列中的值填充列是指使用一个列的值来填充另一个列中的缺失值或空值。在pandas库中,可以使用fillna()函数来实现这个功能。

具体步骤如下:

  1. 导入pandas库:import pandas as pd
  2. 创建一个DataFrame对象:df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, None, 5], 'B': [None, 6, None, 8, 9]})
  3. 使用fillna()函数填充缺失值:df['B'] = df['B'].fillna(df['A'])

上述代码中,我们创建了一个包含两列的DataFrame对象,其中列A包含一个缺失值(用None表示),列B包含两个缺失值。然后,我们使用列A的值来填充列B中的缺失值,即将列A的值赋给列B中的缺失值。

填充后的DataFrame对象如下:

代码语言:txt
复制
     A    B
0  1.0  1.0
1  2.0  6.0
2  3.0  3.0
3  NaN  8.0
4  5.0  9.0

这种方法适用于填充数值型数据。如果要填充字符串型数据,可以使用fillna()函数的另一个参数value来指定填充值,例如:df['B'] = df['B'].fillna('Unknown')

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