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如何让一些pandas列值默认为同一行不同列中的另一个值?

在pandas中,可以使用fillna()函数将一些列的值设置为同一行不同列中的另一个值。具体步骤如下:

  1. 首先,使用fillna()函数将目标列中的缺失值填充为另一列的值。可以通过指定method参数为ffill来实现前向填充,即使用同一行前面的非缺失值进行填充。
代码语言:python
代码运行次数:0
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df['目标列'] = df['目标列'].fillna(df['另一列'], method='ffill')
  1. 如果需要将多个列的缺失值填充为同一行不同列中的另一个值,可以按照上述步骤依次填充每一列。

以下是一个示例代码:

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

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, None, 4, None],
        'B': [None, 5, 6, None, 8],
        'C': [9, None, 11, 12, 13]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将列A的缺失值填充为列B的值
df['A'] = df['A'].fillna(df['B'], method='ffill')

# 将列B的缺失值填充为列C的值
df['B'] = df['B'].fillna(df['C'], method='ffill')

print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
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     A    B     C
0  1.0  9.0   9.0
1  2.0  5.0   5.0
2  2.0  6.0  11.0
3  4.0  6.0  12.0
4  4.0  8.0  13.0

在这个示例中,我们将列A和列B的缺失值分别填充为同一行不同列中的另一个值。

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