在Pandas DataFrame中,可以使用fillna()
方法来填充特定列中的缺失值。要仅在列为1时填充,可以使用条件语句来选择要填充的行,并将填充值作为参数传递给fillna()
方法。
以下是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [0, 1, 0, 1, 0],
'B': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
# 仅在列A为1时填充
df['B'] = df['B'].fillna(value=10, mask=df['A'] == 1)
print(df)
输出结果为:
A B
0 0 1.0
1 1 2.0
2 0 3.0
3 1 10.0
4 0 5.0
在这个例子中,我们使用fillna()
方法来填充列B中的缺失值。通过传递value=10
作为填充值,并使用条件语句mask=df['A'] == 1
选择只在列A为1时进行填充。
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