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根据空值将计算列添加到pandasdataframe

根据空值将计算列添加到pandas DataFrame，可以通过以下步骤实现：

首先，导入必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np

创建一个示例的DataFrame：

data = {'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
        'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 5],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

使用fillna()函数将DataFrame中的空值填充为特定的值，例如0：

df_filled = df.fillna(0)

这将把DataFrame中的所有空值替换为0。

使用apply()函数和lambda表达式来添加计算列。假设我们想要将列A和列B相加，并将结果存储在新的列D中：

df_filled['D'] = df_filled.apply(lambda row: row['A'] + row['B'], axis=1)

这将对DataFrame中的每一行执行lambda表达式，将列A和列B相加，并将结果存储在列D中。

最后，可以打印出新的DataFrame以查看结果：

print(df_filled)

完整的代码示例如下：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
        'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 5],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

df_filled = df.fillna(0)
df_filled['D'] = df_filled.apply(lambda row: row['A'] + row['B'], axis=1)

print(df_filled)

这样，我们就根据空值将计算列添加到了pandas DataFrame。在实际应用中，可以根据具体需求进行更复杂的计算和处理。

相关搜索:根据LIKE将值添加到列根据其他列的值将数据添加到列根据列值将数据添加到数据框根据列值将类添加到FOR XML路径使用python根据存储在变量中的索引将计算值添加到空列中 Apache Spark根据列的不同值计算列值 Pandas -根据多个条件将值分配给空列根据pandas的索引，将值添加到列中 SQL -添加空列并根据计算的datediff列中的值进行填充根据值将值添加到图中将空值添加到数组将空列添加到linq查询将auto_increment添加到空值的列- MySQL 根据其他列中的值将列添加到数据框中根据'If‘逻辑将列添加到end 如何根据列长度将值动态添加到PostgreSQL查询根据一列中的非空值计算另一列中的唯一值根据列值计算Pandas中的TimeDiff 根据条件pyspark计算不同的列值使用hiveql计算单个列中的空值

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