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如何根据值在一列中填充NaN两个不同的列

在一列中填充NaN两个不同的列,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库:首先,导入需要使用的库,如pandas。
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建数据框:创建一个包含NaN值的数据框,其中包含需要填充的列和目标列。
代码语言:txt
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data = {'Column1': [1, 2, 3, None, 5],
        'Column2': [None, 6, None, 8, 9],
        'Column3': [10, None, 12, 13, None]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 填充NaN值:使用pandas的fillna()函数,根据指定的条件填充NaN值。在这种情况下,我们可以使用列1的值填充列2中的NaN值,使用列3的值填充列2中的NaN值。
代码语言:txt
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df['Column2'].fillna(df['Column1'], inplace=True)
df['Column2'].fillna(df['Column3'], inplace=True)
  1. 查看结果:打印数据框,查看填充后的结果。
代码语言:txt
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print(df)

完整的代码如下:

代码语言:txt
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import pandas as pd

data = {'Column1': [1, 2, 3, None, 5],
        'Column2': [None, 6, None, 8, 9],
        'Column3': [10, None, 12, 13, None]}
df = pd.DataFrame(data)

df['Column2'].fillna(df['Column1'], inplace=True)
df['Column2'].fillna(df['Column3'], inplace=True)

print(df)

这样,根据值在一列中填充NaN两个不同的列的操作就完成了。请注意,这只是一种示例方法,具体的操作可能因数据的结构和需求而有所不同。

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