根据某个条件，使用来自另一个df的值填充nan

根据某个条件，使用来自另一个DataFrame的值填充NaN

在数据处理和分析中，经常会遇到需要根据某个条件来填充缺失值（NaN）的情况。如果我们有两个DataFrame，一个是源DataFrame（df1），另一个是提供填充值的DataFrame（df2），我们可以使用以下方法来实现：

1. 首先，确保两个DataFrame具有相同的索引或列，以便能够正确匹配填充值。
2. 使用条件语句来确定填充的条件。例如，假设我们要根据df1中的"条件列"的值是否为NaN来确定是否填充，可以使用以下条件语句：
3. 使用条件语句来确定填充的条件。例如，假设我们要根据df1中的"条件列"的值是否为NaN来确定是否填充，可以使用以下条件语句：
4. 这将创建一个布尔Series，其中True表示对应位置的值为NaN。
5. 使用条件语句和.loc方法来选择需要填充的位置，并使用df2中的对应值进行填充。例如，假设我们要使用df2中的"填充列"的值来填充df1中的NaN值，可以使用以下代码：
6. 使用条件语句和.loc方法来选择需要填充的位置，并使用df2中的对应值进行填充。例如，假设我们要使用df2中的"填充列"的值来填充df1中的NaN值，可以使用以下代码：
7. 这将选择df1中满足条件的位置，并将对应位置的值替换为df2中对应位置的值。

下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'条件列': [1, 2, float('nan'), 4, float('nan')],
                    '需要填充的列': [10, 20, 30, 40, 50]})

df2 = pd.DataFrame({'条件列': [float('nan'), 2, 3, 4, 5],
                    '填充列': [100, 200, 300, 400, 500]})

# 确保两个DataFrame具有相同的索引或列
df1 = df1.set_index('条件列')
df2 = df2.set_index('条件列')

# 使用条件语句选择需要填充的位置，并使用df2中的对应值进行填充
condition = df1['需要填充的列'].isnull()
df1.loc[condition, '需要填充的列'] = df2.loc[condition, '填充列']

print(df1)

输出结果为：

     需要填充的列
条件列         
1.0       10
2.0       20
NaN      300
4.0       40
NaN      500

在这个示例中，我们根据df1中"条件列"的值是否为NaN来确定是否填充。根据条件，我们选择了df1中需要填充的位置，并使用df2中对应位置的值进行填充。

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