用另一个数据框值中的值填充pandas数据框行中的特定列

要解决这个问题，可以使用pandas库中的fillna函数来实现。具体步骤如下：

1. 首先，导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建一个包含要填充的数据的数据框：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, None, 6]})

1. 创建另一个数据框，其中包含要用来填充的值：

fill_values = pd.DataFrame({'B': [5]})

1. 使用fillna函数将数据框的特定列中的缺失值填充为另一个数据框中相应位置的值：

df['B'] = df['B'].fillna(fill_values['B'].values[0])

在上述代码中，我们将df数据框的列B中的缺失值用fill_values数据框中相应位置的值进行填充。fillna函数的参数value接受一个标量值，因此我们使用.values[0]来获取fill_values数据框中的填充值。

这样，我们就成功地用另一个数据框中的值填充了pandas数据框行中的特定列。

关于pandas和相关概念的更多详细信息，可以参考腾讯云的产品文档：

• pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/
• 腾讯云云服务器CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm