如何使用 Pandas `fillna()` 用另一列中的相应值填充缺失值？

将列作为参数传递给 Pandas fillna()

在 pandas 中， fillna() 方法通常用于替换缺失值具有指定值或计算值的给定列。但是，可以超越简单的值替换，并利用另一整列中的值作为填充值。

问题：

考虑一个场景，您有一列中缺少值的数据集，但您希望使用另一列中的相应值来填充这些值。手动循环每一行被认为效率低下，因此寻求更优雅的解决方案。

解决方案：

fillna() 方法支持传递整列的功能作为填充值的参数。这使您可以一步执行操作，利用 pandas 的矢量化操作来提高效率。

In [17]: df['Cat1'].fillna(df['Cat2'])
Out[17]:
0    cat
1    dog
2    cat
3    ant
Name: Cat1, dtype: object

在此示例中，“Cat2”列作为填充参数提供。 fillna() 然后使用“Cat2”中的相应值来填充“Cat1”中行索引匹配的缺失值。

此方法提供了一种方便高效的方法来根据相关数据填充缺失值数据集中的另一列。

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