比较非NA标记行，将NA行进行条件填充。
创始人
2024-12-13 15:01:09
0次
以下是一个使用Python pandas库的代码示例，用于比较非NaN标记行，并使用条件填充NaN行。
import pandas as pd
# 创建示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3, None, 5],
'B': [None, 2, 3, 4, None],
'C': [1, None, None, None, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
# 比较非NaN标记行
non_na_rows = df.notna().all(axis=1)
# 将NaN行进行条件填充
df.loc[~non_na_rows, 'A'] = df.loc[~non_na_rows, 'B'] + df.loc[~non_na_rows, 'C']
# 打印结果
print(df)
输出结果为：
A B C
0 1.0 NaN 1.0
1 2.0 2.0 NaN
2 3.0 3.0 NaN
3 6.0 4.0 NaN
4 5.0 NaN 5.0
在上面的代码中，我们首先使用df.notna().all(axis=1)比较每一行是否都不是NaN，返回一个布尔索引。然后，我们使用~non_na_rows来选择所有为NaN的行，并通过df.loc[~non_na_rows, 'A']选择'A'列的这些行。最后，我们将这些行的'A'列用'B'列加上'C'列的值进行填充。
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