將列作為參數傳遞給Pandas fillna()
在pandas 中, fillna() 方法通常用於替換缺失值具有指定值或計算值的給定列。但是,可以超越簡單的值替換,並利用另一整列中的值作為填充值。
問題:
考慮一個場景,您有一列中缺少值的資料集,但您希望使用另一列中的對應值來填充這些值。手動循環每一行被認為效率低下,因此尋求更優雅的解決方案。
解:
fillna() 方法支援將整列的函數作為填充值的參數。這使您可以一步執行操作,利用 pandas 的向量化操作來提高效率。
In [17]: df['Cat1'].fillna(df['Cat2']) Out[17]: 0 cat 1 dog 2 cat 3 ant Name: Cat1, dtype: object
在此範例中,「Cat2」欄位作為填充參數提供。 fillna() 然後使用「Cat2」中的對應值來填入「Cat1」中行索引匹配的缺失值。
此方法提供了一種方便且有效率的方法來根據相關資料填入缺失值資料集中的另一列。
以上是如何使用 Pandas `fillna()` 用另一列中的對應值填入缺失值?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python不是嚴格的逐行執行,而是基於解釋器的機制進行優化和條件執行。解釋器將代碼轉換為字節碼,由PVM執行,可能會預編譯常量表達式或優化循環。理解這些機制有助於優化代碼和提高效率。

可以使用多種方法在Python中連接兩個列表:1.使用 操作符,簡單但在大列表中效率低;2.使用extend方法,效率高但會修改原列表;3.使用 =操作符,兼具效率和可讀性;4.使用itertools.chain函數,內存效率高但需額外導入;5.使用列表解析,優雅但可能過於復雜。選擇方法應根據代碼上下文和需求。

有多種方法可以合併Python列表:1.使用 操作符,簡單但對大列表不內存高效;2.使用extend方法,內存高效但會修改原列表;3.使用itertools.chain,適用於大數據集;4.使用*操作符,一行代碼合併小到中型列表;5.使用numpy.concatenate,適用於大數據集和性能要求高的場景;6.使用append方法,適用於小列表但效率低。選擇方法時需考慮列表大小和應用場景。

CompiledLanguagesOffersPeedAndSecurity,而interneterpretledlanguages provideeaseafuseanDoctability.1)commiledlanguageslikec arefasterandSecureButhOnderDevevelmendeclementCyclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesandentency.2)cransportedeplatectentysenty

Python中,for循環用於遍歷可迭代對象,while循環用於條件滿足時重複執行操作。 1)for循環示例:遍歷列表並打印元素。 2)while循環示例:猜數字遊戲,直到猜對為止。掌握循環原理和優化技巧可提高代碼效率和可靠性。

要將列表連接成字符串,Python中使用join()方法是最佳選擇。 1)使用join()方法將列表元素連接成字符串,如''.join(my_list)。 2)對於包含數字的列表,先用map(str,numbers)轉換為字符串再連接。 3)可以使用生成器表達式進行複雜格式化,如','.join(f'({fruit})'forfruitinfruits)。 4)處理混合數據類型時,使用map(str,mixed_list)確保所有元素可轉換為字符串。 5)對於大型列表,使用''.join(large_li

pythonuseshybridapprace,ComminingCompilationTobyTecoDeAndInterpretation.1)codeiscompiledtoplatform-Indepententbybytecode.2)bytecodeisisterpretedbybythepbybythepythonvirtualmachine,增強效率和通用性。


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