如何使用 pandas 中另一列的對應值有效地填入一列中的缺失值？

有效利用fillna() 用另一列中的對應值填入缺失值

處理表格資料時，缺失值是常見現象，可能會阻礙分析。 pandas fillna() 方法提供了一個簡單有效的解決方案，可以用所需值取代這些空值。然而，透過 fillna() 直接為缺失的單元格分配特定值可能效率低且耗時，尤其是對於大型資料集。

為了克服這個限制，pandas 提供了一個強大的功能，使您能夠使用以下命令填充缺失值來自另一列的相應元素。這種方法消除了對每行進行手動迭代的需要，從而顯著提高了效能和可維護性。

請考慮以下範例，您希望使用「Cat2」中的值填入「Cat1」欄位中的缺失值

之前：

Day	Cat1	Cat2
1	cat	mouse
2	dog	elephant
3	cat	giraf
4	NaN	ant

之後：

之前：

Day	Cat1	Cat2
1	cat	mouse
2	dog	elephant
3	cat	giraf
4	ant	ant

之後：

df['Cat1'].fillna(df['Cat2'])

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使用fillna()方法，您可以輕鬆完成此任務：此程式碼將毫不費力地將「Cat1」中的缺失值替換為「Cat2」中的對應值，從而保留資料結構並防止引入不正確或不一致的值。產生的 DataFrame 將具有完整且一致的數據，可供進一步分析或處理。

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