根据Pandas中的其他列添加列并填充缺少的值

在Pandas中，可以使用其他列的值来添加新列并填充缺失的值。这可以通过使用fillna()和apply()函数来实现。

首先，我们需要使用fillna()函数来填充缺失的值。该函数可以接受一个值或一个字典作为参数，用于指定填充缺失值的方式。例如，我们可以使用0来填充缺失值：

df['new_column'] = df['other_column'].fillna(0)

如果我们想要使用其他列的平均值来填充缺失值，可以使用mean()函数来计算平均值，并将其作为参数传递给fillna()函数：

df['new_column'] = df['other_column'].fillna(df['other_column'].mean())

如果我们想要使用其他列的中位数来填充缺失值，可以使用median()函数来计算中位数，并将其作为参数传递给fillna()函数：

df['new_column'] = df['other_column'].fillna(df['other_column'].median())

除了使用单个值填充缺失值外，我们还可以使用apply()函数来根据其他列的值进行自定义填充。我们可以定义一个函数，该函数接受一行数据作为参数，并返回填充值。然后，我们可以使用apply()函数将该函数应用于数据框的每一行：

def fill_missing(row):
    if pd.isnull(row['other_column']):
        return row['another_column']
    else:
        return row['other_column']

df['new_column'] = df.apply(fill_missing, axis=1)

在这个例子中，如果other_column列的值缺失，我们将使用another_column列的值来填充。

以上是根据Pandas中的其他列添加列并填充缺少的值的方法。这种方法可以帮助我们处理数据中的缺失值，并根据其他列的值进行填充，以便更好地分析和处理数据。

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