基于另一个dataframe值填充Pandas/Python列

在Pandas/Python中，可以使用另一个DataFrame的值来填充列。这可以通过使用fillna()函数来实现。

fillna()函数可以用于填充缺失值或NaN值。我们可以将另一个DataFrame的列作为填充值，并将其应用于目标DataFrame的特定列。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建目标DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, None, 5],
                    'B': [None, 6, None, 8, 9]})

# 创建用于填充的DataFrame
df2 = pd.DataFrame({'A': [10, 20, 30, 40, 50],
                    'B': [60, 70, 80, 90, 100]})

# 使用df2的值填充df1的列
df1['A'] = df1['A'].fillna(df2['A'])
df1['B'] = df1['B'].fillna(df2['B'])

print(df1)

输出结果为：

      A      B
0   1.0   60.0
1   2.0    6.0
2   3.0   80.0
3  40.0    8.0
4   5.0    9.0

在这个例子中，我们创建了两个DataFrame：df1和df2。df1包含了一些缺失值，而df2包含了用于填充的值。通过使用fillna()函数，我们将df2的'A'列的值填充到df1的'A'列，将df2的'B'列的值填充到df1的'B'列。

这种方法可以用于处理缺失值，将一个DataFrame的值填充到另一个DataFrame的特定列中。在实际应用中，可以根据具体的需求和数据情况进行相应的调整和处理。

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