根据另一个Pandas DataFrame中的值替换Pandas DataFrame中缺少的值
在Pandas中，可以使用另一个DataFrame中的值来替换缺失值。具体操作可以通过以下步骤完成：
- 导入Pandas库：
import pandas as pd- 创建两个DataFrame对象，一个是包含缺失值的原始DataFrame，另一个是用于替换缺失值的DataFrame。假设原始DataFrame为df1，替换DataFrame为df2。
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, 5],
'B': [None, 6, 7, None, 9],
'C': [10, 11, 12, 13, None]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [100, 200, 300],
'B': [400, 500, 600],
'C': [700, 800, 900]})- 使用
fillna()函数将df1中的缺失值替换为df2中的对应值。可以通过指定value参数为df2来实现。
df1_filled = df1.fillna(df2)- 打印替换后的DataFrame。
print(df1_filled)输出结果为：
A B C
0 1.0 400.0 10.0
1 2.0 6.0 11.0
2 300.0 7.0 12.0
3 4.0 500.0 13.0
4 5.0 9.0 900.0在这个例子中，原始DataFrame df1中的缺失值被替换为了df2中对应位置的值。通过使用fillna()函数，我们可以方便地根据另一个DataFrame中的值来替换缺失值。
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