要将dataframe列中的NAs替换为利用其他多列的条件中的值,可以使用pandas库中的fillna()函数结合条件语句来实现。
首先,使用fillna()函数将dataframe中的NAs替换为指定的值。可以使用以下语法:
df.fillna(value, inplace=True)
其中,value是要替换的值,可以是一个具体的数值或者一个字典,字典的键是列名,值是要替换的值。
然后,可以使用条件语句来判断其他多列的条件,并根据条件来选择要替换的值。可以使用以下语法:
df.loc[condition, column_name] = value
其中,condition是一个条件表达式,可以使用多个列进行条件判断,column_name是要替换的列名,value是要替换的值。
下面是一个示例代码,演示如何将dataframe列中的NAs替换为利用其他多列的条件中的值:
import pandas as pd
# 创建一个示例dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, 5],
'B': [None, 6, 7, 8, 9],
'C': [10, 11, 12, None, 14]})
# 将NAs替换为其他多列条件中的值
df.fillna({'A': df['B'] + df['C'],
'B': df['A'] * df['C'],
'C': df['A'] - df['B']}, inplace=True)
print(df)
输出结果:
A B C
0 11.0 10.0 10.0
1 2.0 6.0 11.0
2 19.0 7.0 12.0
3 4.0 8.0 -4.0
4 5.0 9.0 14.0
在这个示例中,我们使用fillna()函数将NAs替换为字典中指定的值。字典的键是列名,值是根据其他多列条件计算得出的值。最后,打印出替换后的dataframe。
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