如果其他列值为NaN，则Pandas将列值设置为1

。

在Pandas中，NaN表示缺失值或空值。当某一列的其他值为NaN时，可以使用Pandas的fillna()函数将该列的NaN值设置为指定的值，例如1。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, pd.NaT], 'B': [4, pd.NaT, 6, 7], 'C': [pd.NaT, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将其他列值为NaN的列设置为1
df.fillna(1, inplace=True)

print(df)

输出结果为：

   A  B   C
0  1  4   1
1  2  1   8
2  3  6   9
3  1  7  10

在这个例子中，列A中的第四个值为NaN，列B中的第二个值为NaN，列C中的第一个值为NaN。通过调用fillna(1)函数，将这些NaN值设置为1。

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