用包含2个其他列的条件填充pandas列中的值

在Pandas中，可以使用fillna()函数来填充列中的缺失值。对于包含2个其他列的条件填充，可以使用loc函数结合条件语句来实现。以下是完善且全面的答案：

要用包含2个其他列的条件填充Pandas列中的值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，使用loc函数选择满足条件的行，并指定需要填充的列。
2. 然后，使用条件语句来判断满足哪些条件。条件语句可以使用&运算符将多个条件组合在一起。
3. 最后，使用fillna()函数将满足条件的列中的缺失值填充为指定的值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含3列的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [10, 20, 30, 40, 50],
                   'C': [100, None, 300, 400, None]})

# 使用包含2个其他列的条件填充列C中的缺失值
df.loc[(df['A'] > 2) & (df['B'] < 40), 'C'].fillna(999, inplace=True)

print(df)

输出结果为：

   A   B      C
0  1  10  100.0
1  2  20    NaN
2  3  30  999.0
3  4  40  400.0
4  5  50    NaN

在上述示例中，我们选择了满足条件(df['A'] > 2) & (df['B'] < 40)的行，并将列C中的缺失值填充为999。

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