使用pandas库根据csv中的另一个列值填充空白值

的方法是使用fillna()函数。该函数可以根据指定的列名和填充值来填充空白值。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：首先需要导入pandas库，可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

1. 读取CSV文件：使用pandas的read_csv()函数读取CSV文件，并将其存储为一个DataFrame对象。假设CSV文件名为data.csv，可以使用以下代码实现：

df = pd.read_csv('data.csv')

1. 填充空白值：使用fillna()函数来填充空白值。假设需要根据列A的值来填充列B的空白值，可以使用以下代码实现：

df['B'] = df['B'].fillna(df['A'])

上述代码将列B中的空白值填充为对应行的列A的值。

1. 保存结果：如果需要将结果保存到新的CSV文件中，可以使用to_csv()函数。假设保存的文件名为result.csv，可以使用以下代码实现：

df.to_csv('result.csv', index=False)

上述代码将结果保存到result.csv文件中，并且不包含行索引。

综上所述，使用pandas库根据csv中的另一个列值填充空白值的完整代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df['B'] = df['B'].fillna(df['A'])
df.to_csv('result.csv', index=False)

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