我有一个pandas dataframe,我想根据某一列的值更新另一列的值,具体地说,我想这样做(data是一个pandas dataframe,它有3列'Depth','A','B‘ data['ASeries provided as indexer (index of the boolean Series and of the indexed object do not match 在熊猫身上做这件事的正确
问题是,它有Age列的NaN值,我不想在整个df中填充所有NaNs,只填充Age列。我应用下面的解决方案(通过获得一个中间值),然后以行为目标并进行类似于这个_train['Age'] = X_train['Age'].fillna(X_train_median)的更新。Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
是否有可能以更好的方式更新与df中特定条件匹配的所有值的特定列?下面的示例代码。