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:
loc
函数选择满足条件的行,并指定需要填充的列。&
运算符将多个条件组合在一起。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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