如何从另一个df填充pandas df中的列的值？

在 Pandas 中，可以使用 fillna() 方法从另一个 DataFrame 填充列的值。下面是一个完善且全面的答案：

在 Pandas 中，可以使用 fillna() 方法从另一个 DataFrame 填充列的值。fillna() 方法用于填充缺失值，可以接受多种填充方式，包括使用常数、使用指定列的平均值或中位数、使用前一个或后一个非缺失值等。

要从另一个 DataFrame 填充列的值，可以使用 fillna() 方法的 value 参数指定填充值。填充值可以是一个常数，也可以是另一个 DataFrame 的列。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个示例 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9]})

# 使用 df2 的列 C 填充 df1 的列 B
df1['B'] = df1['B'].fillna(df2['C'])

print(df1)

输出结果为：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

在这个示例中，我们创建了两个 DataFrame df1 和 df2，其中 df1 包含两列 A 和 B，df2 包含一列 C。我们使用 fillna() 方法将 df2 的列 C 填充到 df1 的列 B 中，结果显示 df1 的列 B 已经被填充。

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