在Pandas中,我们可以使用fillna()
方法根据与另一列关联的值来填充一列。该方法可以接受一个参数,用于指定填充的值。
以下是使用fillna()
方法的示例代码:
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3, None, None],
'B': [10, None, 30, 40, 50],
'C': [100, 200, 300, None, None]}
df = pd.DataFrame(data)
# 根据与B列关联的A列的值来填充B列
df['B'] = df['B'].fillna(df['A'])
print(df)
上述代码中,我们创建了一个包含三列(A、B、C)的DataFrame对象。其中,A列和B列存在关联,我们希望根据A列的值来填充B列的缺失值。通过调用fillna()
方法,并将A列作为参数传递给B列的fillna()
方法,可以实现此目的。
输出结果如下:
A B C
0 1.0 10.0 100.0
1 2.0 2.0 200.0
2 3.0 30.0 300.0
3 NaN 40.0 NaN
4 NaN 50.0 NaN
在输出结果中,可以看到B列的第一行和第四行的缺失值被A列的值填充。
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