如何根据熊猫数据框中的其他列填充缺失值？

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假设我有一个5 * 3数据框，其中第三列包含缺失值

1 2 3
4 5 NaN
7 8 9
3 2 NaN
5 6 NaN

我希望为基于缺失值的规则生成价值，即第一产品第二列

1 2 3
4 5 20 <--4*5
7 8 9
3 2 6 <-- 3*2
5 6 30 <-- 5*6

如何使用数据框？谢谢。

如何添加条件以计算像这样的缺失值？

if 1st % 2 == 0 then 3rd = 1st * 2nd else 3rd = 1st + 2nd

1 2 3
4 5 20 <-- 4*5 because 4%2==0
7 8 9
3 2 5 <-- 3+2 because 3%2==1
5 6 11 <-- 5+6 because 5%2==1

pandas

— 凯尔
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您无法执行此操作，因为大小将不相等

— Mayur Dangar '18

你能扩大答案吗？为什么不可能，他可能怎么做才能解决问题？

— Damian Melniczuk '18

嘿，即使我有同样的问题。但是，如果我处理的数据是文本的，该怎么办？那就是条件就像“如果'成分'包含鸡肉，那么'类型'=非蔬菜”

— user7389747

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假设你的数据框的三列的a，b和c。这就是你想要的：

df['c'] = df.apply(
    lambda row: row['a']*row['b'] if np.isnan(row['c']) else row['c'],
    axis=1
)

完整代码：

df = pd.DataFrame(
    np.array([[1, 2, 3], [4, 5, np.nan], [7, 8, 9], [3, 2, np.nan], [5, 6, np.nan]]), 
    columns=['a', 'b', 'c']
)
df['c'] = df.apply(
    lambda row: row['a']*row['b'] if np.isnan(row['c']) else row['c'],
    axis=1
)

— 冰刀
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迟了几年，但这仅在列为数字时才起作用。np.isnan不支持非数字数据。这在这里不是问题，因为OP具有数字列和算术运算符，但否则pd.isnull是更好的选择。

— Adarsh Chavakula

3

另外的选择：

df.loc[(pd.isnull(df.C)), 'C'] = df.A * df.B

— 维沙尔
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3

使用fillna()数据框的方法呢？

df['C'].fillna(df.A * df.B)

— 优胜美地
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2

假设你的数据框的三列a，b和c。然后，您可以执行所需的操作，如下所示：

values = df['a'] * df['b']
df['c'] = values.where(df['c'] == np.nan, others=df['c'])

— enterML
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1

或np.where(pd.isnull(df.c), df.a * df.b, df.c)

— Valentas