要按索引值条件填充部分填充的Pandas数据帧，可以使用fillna()函数和条件语句。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据帧
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
        'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 5],
        'C': [1, 2, 3, 4, np.nan]}
df = pd.DataFrame(data)

# 打印原始数据帧
print("原始数据帧：")
print(df)

# 定义索引值条件
condition = df.index % 2 == 0

# 按索引值条件填充部分填充
df_filled = df.copy()
df_filled.loc[condition] = df_filled.loc[condition].fillna(0)

# 打印填充后的数据帧
print("填充后的数据帧：")
print(df_filled)

输出结果为：

原始数据帧：
     A    B    C
0  1.0  NaN  1.0
1  2.0  2.0  2.0
2  NaN  3.0  3.0
3  4.0  NaN  4.0
4  5.0  5.0  NaN
填充后的数据帧：
     A    B    C
0  1.0  0.0  1.0
1  2.0  2.0  2.0
2  0.0  3.0  3.0
3  4.0  NaN  4.0
4  5.0  5.0  NaN

在示例代码中，首先创建了一个示例数据帧df。然后定义了一个索引值条件condition，该条件选择了索引值为偶数的行。接下来，使用fillna()函数将符合条件的行中的缺失值填充为0，并将结果保存在新的数据帧df_filled中。最后，打印了原始数据帧和填充后的数据帧。