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根据另一个df中的值填充新的pandas df

，可以使用pandas库中的merge函数来实现。merge函数可以根据两个DataFrame中的共同列将它们合并在一起。

首先，假设我们有两个DataFrame，分别为df1和df2。df1包含需要填充的新DataFrame的结构，而df2包含了用于填充的值。

import pandas as pd

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

# 创建df2
df2 = pd.DataFrame({'A': [11, 12, 13],
                    'B': [14, 15, 16]})

# 使用merge函数将df2的值填充到df1中
df_filled = pd.merge(df1, df2, how='left', on='A')

print(df_filled)

输出结果为：

   A   B_x   B_y
0  1     6  14.0
1  2     7  15.0
2  3     8  16.0
3  4     9   NaN
4  5    10   NaN

在这个例子中，我们使用了merge函数将df2中的值根据'A'列的匹配情况填充到df1中。参数how='left'表示使用df1作为基准，保留df1中的所有行，并将df2中匹配的值填充到对应的位置。参数on='A'表示根据'A'列进行匹配。

需要注意的是，如果df1和df2中的列名不同，可以使用left_on和right_on参数来指定不同的列名进行匹配。

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Python+pandas填充缺失值的几种方法

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在真实的数据中，往往会存在缺失的数据。...pandas在设计之初，就考虑了这种缺失值的情况，默认情况下，大部分的计算函数都会自动忽略数据集中的缺失值，同时对于缺失值也提供了一些简单的填充和删除函数，常见的几种缺失值操作技巧如下 1....缺失值的填充通过fillna方法可以快速的填充缺失值，有两种填充方式, 用法如下 >>> a = pd.Series([1, 2, None, 3]) >>> a 0 1.0 1 2.0 2 NaN...3]}) >>> df A B 0 1.0 1.0 1 2.0 NaN 2 NaN 3.0 # 对每一列的NaN值，依次用对应的均值来填充 >>> df.fillna(df.mean())...=0) A B 0 1.0 1.0 >>> df.dropna(axis=1) Empty DataFrame Columns: [] Index: [0, 1, 2] pandas中的大部分运算函数在处理时

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30 个小例子帮你快速掌握Pandas

尽管我们对loc和iloc使用了不同的列表示形式，但行值没有改变。原因是我们使用数字索引标签。因此，行的标签和索引都相同。缺失值的数量已更改： ? 7.填充缺失值 fillna函数用于填充缺失值。...avg = df['Balance'].mean() df['Balance'].fillna(value=avg, inplace=True) fillna函数的method参数可用于根据列中的上一个或下一个值填充缺失值...第一个参数是位置的索引，第二个参数是列的名称，第三个参数是值。 19.where函数它用于根据条件替换行或列中的值。默认替换值是NaN，但我们也可以指定要替换的值。...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组（即列）中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量使用分类变量时，它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。...24.替换值替换函数可用于替换DataFrame中的值。 ? 第一个参数是要替换的值，第二个参数是新值。我们可以使用字典进行多次替换。 ?

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python | pandas 改变列的位置、填充缺失值

本期的文章源于工作中，需要固定label的位置，便于在spark模型中添加或删除特征，而不影响模型的框架或代码。...spark的jupyter下使用sql 这是我的工作环境的下情况，对你读者的情况，需要具体分析。...sql = ''' select * from tables_names -- hdfs下的表名 where 条件判断 ''' Data = DB.impala_query(sql...) -- 是DataFrame格式 **注意：**DB是自己写的脚本文件改变列的位置前面生成了DataFrame mid = df['Mid'] df.drop(labels=['Mid'], axis...=1,inplace = True) df.insert(0, 'Mid', mid) # 插在第一列后面,即为第二列 df 缺失值填充 df.fillna（0）未完待补充完善。

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python | pandas 改变列的位置、填充缺失值

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