根据行中的多个条件以及从上面的数据中填充数据帧中缺失的数据,可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
import numpy as np
# 加载数据帧
df = pd.DataFrame({'条件1': [1, 2, np.nan, 4, 5],
'条件2': [np.nan, 2, 3, np.nan, 5],
'数据': [10, 20, 30, 40, 50]})
condition = (df['条件1'] > 2) & (df['条件2'].notnull())
filtered_data = df.loc[condition, '数据']
df['数据'] = df['数据'].fillna(filtered_data)
完整的代码如下:
import pandas as pd
import numpy as np
# 加载数据帧
df = pd.DataFrame({'条件1': [1, 2, np.nan, 4, 5],
'条件2': [np.nan, 2, 3, np.nan, 5],
'数据': [10, 20, 30, 40, 50]})
# 根据条件筛选数据
condition = (df['条件1'] > 2) & (df['条件2'].notnull())
filtered_data = df.loc[condition, '数据']
# 填充缺失数据
df['数据'] = df['数据'].fillna(filtered_data)
这样,根据行中的多个条件以及从上面的数据中填充数据帧中缺失的数据的问题就得到了解决。
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