首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

基于另外两个列中的值,用另一个数据框中的值填充另一个数据框中的新列?(Python/Pandas)

在Python和Pandas中,可以使用merge函数将两个数据框按照指定的列进行合并,然后使用fillna函数将一个数据框中的缺失值填充为另一个数据框中的对应值。

具体步骤如下:

  1. 导入必要的库:
代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import pandas as pd
  1. 创建两个数据框:
代码语言:python
代码运行次数:0
复制
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [9, 10, 11, 12]})
  1. 合并两个数据框:
代码语言:python
代码运行次数:0
复制
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)

在上述代码中,使用merge函数将df1和df2按照索引进行合并。

  1. 填充缺失值:
代码语言:python
代码运行次数:0
复制
merged_df['D'] = merged_df['D'].fillna(merged_df['C'])

在上述代码中,将merged_df中的缺失值列'D'填充为merged_df中的列'C'的对应值。

完整的代码如下:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [9, 10, 11, 12]})

merged_df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)
merged_df['D'] = merged_df['D'].fillna(merged_df['C'])

print(merged_df)

这段代码的输出结果将是:

代码语言:txt
复制
   A  B   C   D
0  1  5   9   9
1  2  6  10  10
2  3  7  11  11
3  4  8  12  12

这里的答案是基于Python和Pandas的,关于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,可以参考腾讯云官方文档或咨询腾讯云的客服人员获取更详细的信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python基于某些删除数据重复

Python按照某些去重,可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力简洁语言介绍该函数。...导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于组合删除数据重复') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv('name.csv...结果和按照某一去重(参数为默认)是一样。 如果想保留原始数据直接默认即可,如果想直接在原始数据删重可设置参数inplace=True。...原始数据只有第二行和最后一行存在重复,默认保留第一条,故删除最后一条得到数据。 想要根据更多数去重,可以在subset添加。...但是对于两中元素顺序相反数据去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型数据去重问题,参见本公众号文章【Python基于组合删除数据重复。 -end-

19.5K31

Python基于组合删除数据重复

本文介绍一句语句解决多组合删除数据重复问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3数据,希望根据name1和name2组合(在两行顺序不一样)消除重复项。...二、基于删除数据重复 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径库 import pandas as pd #导入数据处理库...import numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于组合删除数据重复') #把路径改为数据存放路径 df =...从上图可以看出set替换frozense会报不可哈希错误。 三、把代码推广到多 解决多组合删除数据重复问题,只要把代码取两代码变成多即可。...numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于组合删除数据重复') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv

14.7K30
  • 用过Excel,就会获取pandas数据框架、行和

    Python数据存储在计算机内存(即,用户不能直接看到),幸运pandas库提供了获取值、行和简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理东西了。...df.columns 提供(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例为4行5。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas获取。...语法如下: df.loc[行,] 其中,是可选,如果留空,我们可以得到整行。由于Python使用基于0索引,因此df.loc[0]返回数据框架第一行。...在pandas,这类似于如何索引/切片Python列表。 要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格 要获取单个单元格,我们需要使用行和交集。...图9 要获得第2行和第4行,以及其中用户姓名、性别和年龄,可以将行和列作为两个列表传递,如下图所示。 图10 记住,df[['用户姓名','年龄','性别']]返回一个只有三数据框架。

    19.1K60

    seaborn可视化数据多个元素

    seaborn提供了一个快速展示数据元素分布和相互关系函数,即pairplot函数,该函数会自动选取数据中值为数字元素,通过方阵形式展现其分布和关系,其中对角线用于展示各个元素分布情况...,剩余空间则展示每两个元素之间关系,基本用法如下 >>> df = pd.read_csv("penguins.csv") >>> sns.pairplot(df) >>> plt.show()...函数自动选了数据3元素进行可视化,对角线上,以直方图形式展示每元素分布,而关于对角线堆成上,下半角则用于可视化两之间关系,默认可视化形式是散点图,该函数常用参数有以下几个 ###...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下,程序会对数据中所有的数值进行可视化,通过x_vars和y_vars可以列名称来指定我们需要可视化,用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数,可以同时展示数据多个数值型元素关系,在快速探究一组数据分布时,非常好用。

    5.2K31

    对比Excel,Python pandas删除数据框架

    标签:Python与Excel,pandas 删除也是Excel常用操作之一,可以通过功能区或者快捷菜单命令或者快捷键来实现。...上一篇文章,我们讲解了Python pandas删除数据框架中行一些方法,删除与之类似。然而,这里想介绍一些新方法。取决于实际情况,正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除数据框架,仍然使用前面给出“用户.xlsx”数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似,我们也可以使用.drop()删除。...如果要覆盖原始数据框架,则要包含参数inplace=True。 图2 del方法 del是Python一个关键字,可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架删除。...实际上我们没有删除,而是创建了一个数据框架,其中只包含用户姓名、城市和性别,有效地“删除”了其他两。然后,我们将新创建数据框架赋值给原始数据框架以完成“删除操作”。注意代码双方括号。

    7.2K20

    Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 特定

    pandas.core.frame.DataFrame; 生成一个随机数数组; 将这个随机数数组与 DataFrame 数据合并成一个 NumPy 数组。...numpy 是 Python 中用于科学计算基础库,提供了大量数学函数工具,特别是对于数组操作。pandas基于 numpy 构建一个提供高性能、易用数据结构和数据分析工具库。...在这个 DataFrame ,“label” 作为列名,列表元素作为数据填充到这一。...结果是一个 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame “label” 作为最后一附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 特定,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本数据处理和数组操作。

    13600

    Excel应用实践16:搜索工作表指定范围数据并将其复制到另一个工作表

    学习Excel技术,关注微信公众号: excelperfect 这里应用场景如下: “在工作表Sheet1存储着数据,现在想要在该工作表第O至第T搜索指定数据,如果发现,则将该数据所在行复制到工作表...用户在一个对话输入要搜索数据,然后自动将满足前面条件所有行复制到工作表Sheet2。” 首先,使用用户窗体设计输入对话,如下图1所示。 ?...Application.ScreenUpdating = False '赋值为工作表Sheet1 Set wks = Worksheets("Sheet1") With wks '工作表最后一个数据行...("O2:T"& lngRow) '查找数据文本 '由用户在文本输入 FindWhat = "*" &Me.txtSearch.Text & "*..." '调用FindAll函数查找数据 '存储满足条件所有单元格 Set rngFoundCells =FindAll(SearchRange:=rngSearch

    6K20

    动态数组公式:动态获取某首次出现#NA之前一行数据

    标签:动态数组 如下图1所示,在数据中有些为错误#N/A数据,如果想要获取第一个出现#N/A数据行上方行数据(图中红色数据,即图2所示数据),如何使用公式解决?...图1 图2 如示例图2所示,可以在单元格G2输入公式: =LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0...如果想要只获取第5#N/A上方数据,则将公式稍作修改为: =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...#N/A位置发生改变,那么上述公式会自动更新为最新获取。...自从Microsoft推出动态数组函数后,很多求解复杂问题公式都得到简化,很多看似无法公式解决问题也很容易用公式来实现了。

    13410

    numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件第一数据并求其最

    /前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题,关于Python读取文件夹下多个CSV文件第一数据并求其最大和最小,大家讨论甚为激烈,在此总结了两个方法,希望后面有遇到该问题小伙伴可以少走弯路...通常我们通过Python来处理数据比较多两个库就是numpy和pandas,在本篇文章,将分别利用两个库来进行操作。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件第一数据并求其最大和最小代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取结果如下图所示。 ?...通过该方法,便可以快速取到文件夹下所有文件第一最大和最小。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件第一数据并求其最大和最小代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python,使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件,并求取文件第一数据最大和最小,当然除了这两种方法之外,肯定还有其他方法也可以做得到,欢迎大家积极探讨

    9.5K20

    arcengine+c# 修改存储在文件地理数据ITable类型表格某一数据,逐行修改。更新属性表、修改属性表某

    作为一只菜鸟,研究了一个上午+一个下午,才把属性表更新修改搞了出来,记录一下: 我需求是: 已经在文件地理数据存放了一个ITable类型表(不是要素类FeatureClass),注意不是要素类...FeatureClass属性表,而是单独一个ITable类型表格,现在要读取其中某一,并统一修改这一。...表在ArcCatalog打开目录如下图所示: ? ?...网上有的代码是ID来索引,但是表格ID可能并不是从0开始,也不一定是按照顺序依次增加。...= "X";//,可以根据需求更改,比如字符串部分拼接等。

    9.5K30

    30 个 Python 函数,加速你数据分析处理速度!

    PandasPython 中最广泛使用数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法,可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。...为了更好学习 Python,我将以客户流失数据集为例,分享 「30」 个在数据分析过程中最常使用函数和方法。...让我们 iloc 做另一个示例。 df.iloc[missing_index, -1] = np.nan 7.填充缺失 fillna 函数用于填充缺失。它提供了许多选项。...它可以对顺序数据(例如时间序列)非常有用。 8.删除缺失 处理缺失另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失行。...30.设置数据帧样式 我们可以通过使用返回 Style 对象 Style 属性来实现此目的,它提供了许多用于格式化和显示数据选项。例如,我们可以突出显示最小或最大

    9.4K60

    数据科学学习手札06)Python数据操作上总结(初级篇)

    Python 本文涉及Python数据,为了更好视觉效果,使用jupyter notebook作为演示编辑器;Python数据相关功能集成在数据分析相关包pandas,下面对一些常用关于数据知识进行说明...,储存对两个数据重复非联结键进行重命名后缀,默认为('_x','_y') indicator:是否生成一_merge,来为合并后每行标记其中数据来源,有left_only,right_only...join()合并对象 on:指定合并依据联结键 how:选择合并方式,'left'表示左侧数据行数不可改变,只能由右边适应左边;'right'与之相反;'inner'表示取两个数据联结键交集作为合并后数据行...;'outer'表示以两个数据联结键并作为数据行数依据,缺失则填充缺省  lsuffix:对左侧数据重复列重命名后缀名 rsuffix:对右侧数据重复列重命名后缀名 sort:表示是否以联结键所在列为排序依据对合并后数据进行排序...12.缺失处理 常用处理数据缺失方法如下: df.dropna():删去含有缺失行 df.fillna():以自定义方式填充数据缺失位置,参数value控制往空缺位置填充

    14.2K51

    Python代码实操:详解数据清洗

    使用Pandas dropna() 直接删除缺失。 使用 sklearn.preprocessing Imputer 方法对缺失进行填充和替换,支持3种填充方法。...同时,数据增加两个缺失数据。...另外,如果是直接替换为特定应用,也可以考虑使用Pandas replace 功能。...更有效是,如果数据缺失太多而无法通过列表形式穷举时,replace 还支持正则表达式写法。 当数据全部为空时,任何替换方法都将失效,任何基于中位数、众数和均值策略都将失效。...判断方法为 df.duplicated(),该方法两个主要参数是 subset 和 keep。 subset:要判断重复,可以指定特定或多个。默认使用全部

    4.9K20

    手把手 | 如何用Python做自动化特征工程

    转换作用于单个表(从Python角度来看,表只是一个Pandas 数据),它通过一个或多个现有的创建特征。 例如,如果我们有如下客户表。...例如,如果我们有另一个包含客户贷款信息表格,其中每个客户可能有多笔贷款,我们可以计算每个客户贷款平均值,最大和最小等统计数据。...实体和实体集 featuretools两个概念是实体和实体集。实体只是一个表(如果Pandas概念来理解,实体是一个DataFrame(数据))。...每个实体都必须有一个索引,该索引是一个包含所有唯一元素。也就是说,索引每个只能出现在表中一次。 clients数据索引是client_id,因为每个客户在此数据只有一行。...一个例子是通过client_id对贷款loan表进行分组,并找到每个客户最大贷款额。 转换:在单个表上对一或多执行操作。一个例子是在一个表两个之间差异或取一绝对

    4.3K10

    Scikit-Learn教程:棒球分析 (一)

    我认为你最好保留行并使用该fillna()方法每个中值填充。偷窃(CS)和俯仰(HBP)击中也不是非常重要变量。在这些中有如此多,最好一起消除。...1950数字不太可能与模型推断其他数据具有相同关系。 您可以通过创建基于yearID标记数据变量来避免这些问题。...使用该iterrows()方法遍历数据。runs_per_year使用年份作为关键字填充字典,并将该年份评分数作为进行填充。...Pandas通过将R除以G来创建来创建时,这非常简单R_per_game。 现在通过制作几个散点图来查看两个变量每一个如何与目标获胜相关联。...Pandas这种corr()方法使这很容易。 您可以添加到数据另一个功能是从提供K-means聚类算法派生标签sklearn。

    3.4K20

    【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

    数据与RDataFrame格式类似,都是一个二维数组。Series则是一个一维数组,类似于列表。数据Pandas中最常用数据组织方式和对象。...例如可以从dtype返回仅获取类型为bool。 3 数据切片和切块 数据切片和切块是使用不同或索引切分数据,实现从数据获取特定子集方式。...4 数据筛选和过滤 数据筛选和过滤是基于条件数据选择,本章2.6.3提到比较运算符都能用于数据筛选和选择条件,不同条件间逻辑不能直接and、or来实现且、或逻辑,而是要用&和|实现。...Out: col1 col2 col3 0 2 a True选择col2为a且col3为True记录使用“或”进行选择多个筛选条件,且多个条件逻辑为“或”,|表示...'col2=="b"')) Out: col1 col2 col3 1 1 b 1筛选数据col2为b记录 5 数据预处理操作 Pandas数据预处理基于整个数据

    4.8K20

    通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

    df.sort_values("col1", inplace=True) 数据输入和输出 1. 利用构造一个数据DataFrame 在Excel电子表格可以直接输入到单元格。...我们可以多种不同方式构建一个DataFrame,但对于少量,通常将其指定为 Python 字典会很方便,其中键是列名,数据。...在 Pandas ,您使用特殊方法从/向 Excel 文件读取和写入。 让我们首先基于上面示例数据,创建一个 Excel 文件。 tips.to_excel("....按排序 Excel电子表格排序,是通过排序对话完成pandas 有一个 DataFrame.sort_values() 方法,它需要一个列表来排序。...填充柄 在一组特定单元格按照设定模式创建一系列数字。在电子表格,这将在输入第一个数字后通过 shift+drag 或通过输入前两个或三个然后拖动来完成。

    19.5K20
    领券