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如果多个列与字典中的值匹配，则用值填充dataframe列

。

在数据处理和分析中，有时候我们需要根据多个列的值来填充DataFrame中的某一列。这种情况下，可以使用字典来进行匹配和填充操作。

具体步骤如下：

首先，我们需要创建一个字典，字典的键是用来匹配的列，值是要填充的值。例如，我们有一个字典mapping_dict，其中键是列名，值是要填充的值。
接下来，我们可以使用apply函数结合lambda表达式来对DataFrame进行遍历和填充操作。使用apply函数可以对DataFrame的每一行进行操作，而lambda表达式可以根据字典中的值来进行填充。
接下来，我们可以使用apply函数结合lambda表达式来对DataFrame进行遍历和填充操作。使用apply函数可以对DataFrame的每一行进行操作，而lambda表达式可以根据字典中的值来进行填充。
上述代码中，row['列1']和row['列2']表示DataFrame中的两列，mapping_dict.get((row['列1'], row['列2']), None)表示根据字典中的键值对进行匹配，如果匹配成功则返回对应的值，否则返回None。
最后，我们可以得到填充后的DataFrame，其中的某一列已经根据字典中的值进行了填充。

这种方法适用于需要根据多个列的值进行填充的情况，可以灵活地根据字典中的映射关系来填充DataFrame中的某一列。

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相关搜索:如果满足A列中的条件，则用B列的值填充A列中的行如何遍历某些列和所有行，如果值为nan，则用其他列的值填充该值？将dataframe列的匹配值与Series值相加如果dataframe中的另一列与使用pandas的某个值匹配，则从dataframe中的列减去值如果所有值都在R中重复读取，则用NA填充列如果列和行值为空或空格，则用来自不同特定列的值填充使用DataFrame的2列中的值填充列表字典根据条件在多个dataframe列中填充空值 Pandas DataFrame填充列中缺少的值通过将列名与字典进行匹配来填充dataframe中的值使用另一个dataframe列值中的值填充dataframe列 Python使用字典中的随机值填充多个列填充DataFrame列中缺少的值，该列递增10 如果dataframe中的列值与列表匹配，请更改为另一个值如果数据框列已存在于另一行中，则用相同的值填充该列中的空值填充r中重复行值的dataframe列查找与Oracle中的多个列值关联的列值 Pandas DataFrame.groupby()到具有多个值列的字典根据多个列的值填充一列将dataframe列与列表值进行匹配，并使用匹配的行追加dataframe

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