如何根据值在一列中填充NaN两个不同的列

在一列中填充NaN两个不同的列，可以通过以下步骤实现：

导入所需的库：首先，导入需要使用的库，如pandas。

import pandas as pd

创建数据框：创建一个包含NaN值的数据框，其中包含需要填充的列和目标列。

data = {'Column1': [1, 2, 3, None, 5],
        'Column2': [None, 6, None, 8, 9],
        'Column3': [10, None, 12, 13, None]}
df = pd.DataFrame(data)

填充NaN值：使用pandas的fillna()函数，根据指定的条件填充NaN值。在这种情况下，我们可以使用列1的值填充列2中的NaN值，使用列3的值填充列2中的NaN值。

df['Column2'].fillna(df['Column1'], inplace=True)
df['Column2'].fillna(df['Column3'], inplace=True)

查看结果：打印数据框，查看填充后的结果。

print(df)

完整的代码如下：

import pandas as pd

data = {'Column1': [1, 2, 3, None, 5],
        'Column2': [None, 6, None, 8, 9],
        'Column3': [10, None, 12, 13, None]}
df = pd.DataFrame(data)

df['Column2'].fillna(df['Column1'], inplace=True)
df['Column2'].fillna(df['Column3'], inplace=True)

print(df)

这样，根据值在一列中填充NaN两个不同的列的操作就完成了。请注意，这只是一种示例方法，具体的操作可能因数据的结构和需求而有所不同。