如何用 Pandas 中另一列的数据填充一列中的缺失值？

利用 fillna() 的强大功能来估算整列的缺失值

在数据操作领域，通常需要这样做估算缺失值以确保数据完整性。 Pandas 是一个多功能的数据分析库，提供了 fillna() 方法来有效地处理此任务。但是，扩展其功能以用整个列填充缺失值需要特定的方法。

以前尝试用另一列中的相应值填充一列中的缺失值通常涉及低效的逐行循环。为了优化性能并遵循最佳实践，利用 fillna() 的替代方法至关重要。

以下是如何有效地将整个列作为参数传递给 fillna():

import pandas as pd

# Create a DataFrame with missing values
df = pd.DataFrame({'Day': [1, 2, 3, 4],
                   'Cat1': ['cat', 'dog', 'cat', np.nan],
                   'Cat2': ['mouse', 'elephant', 'giraf', 'ant']})

# Fill missing values in Cat1 using values from Cat2
df['Cat1'].fillna(df['Cat2'], inplace=True)

# Display the imputed DataFrame
print(df)

此代码成功使用从“Cat2”中的相应行提取的“ant”填充第四行“Cat1”中的缺失值。生成的 DataFrame 显示完整的数据，确保其后续分析的有效性。

通过利用 fillna() 接受列参数的能力，您可以在单个操作中使用另一列的数据有效地估算缺失值。这种方法不仅提高了数据质量，还优化了计算效率，使其成为数据整理工具箱中不可或缺的工具。

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