Python pandas根据另一列的条件填充缺少的值(NaN

Python pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

在使用Python pandas进行数据处理时，有时会遇到数据中存在缺失值（NaN）的情况。为了填充这些缺失值，可以根据另一列的条件来进行填充。

下面是一种常见的方法，可以根据另一列的条件来填充缺失值：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, None, 40, 50],
        'C': [100, None, 300, 400, 500]}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据条件填充缺失值
df['B'] = df['B'].fillna(df['A'] * 10)
df['C'] = df['C'].fillna(df['A'] * 100)

print(df)

输出结果如下：

   A     B      C
0  1  10.0  100.0
1  2  20.0  200.0
2  3  30.0  300.0
3  4  40.0  400.0
4  5  50.0  500.0

在上述代码中，我们使用fillna()方法来填充缺失值。对于列'B'，我们使用了df['B'].fillna(df['A'] * 10)，表示将缺失值用列'A'的值乘以10来填充；对于列'C'，我们使用了df['C'].fillna(df['A'] * 100)，表示将缺失值用列'A'的值乘以100来填充。

这种方法可以根据不同的条件来填充缺失值，只需将条件表达式放在fillna()方法中即可。

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