Python根据存在于另一个数据框值中的列索引填充数据框值

是指使用一个数据框中的某一列的值，来填充另一个数据框中相应位置的空值或缺失值。

在Python中，可以使用pandas库来实现这个功能。具体步骤如下：

导入pandas库：首先需要导入pandas库，以便使用其中的函数和方法。

import pandas as pd

创建两个数据框：创建两个数据框，一个是需要填充的数据框，另一个是提供填充值的数据框。

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, None], 'B': [None, 2, 3, None, 5]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [10, 20, 30, 40, 50], 'B': [100, 200, 300, 400, 500]})

使用另一个数据框的值填充空值：使用fillna()函数，将需要填充的数据框中的空值或缺失值替换为另一个数据框中相应位置的值。

df1['A'].fillna(df2['A'], inplace=True)
df1['B'].fillna(df2['B'], inplace=True)

在上述代码中，df1['A']表示需要填充的数据框df1的'A'列，df2['A']表示提供填充值的数据框df2的'A'列。fillna()函数的inplace=True参数表示直接在原数据框上进行修改。

查看填充后的数据框：使用print()函数或直接输出数据框，查看填充后的结果。

print(df1)

输出结果如下：

     A      B
0  1.0  100.0
1  2.0    2.0
2  30.0    3.0
3  4.0  400.0
4  50.0    5.0

上述结果中，原数据框df1中的空值或缺失值已经被另一个数据框df2中相应位置的值填充。

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