如何使用 pandas 中另一列的相应值有效地填充一列中的缺失值？

有效利用 fillna() 用另一列中的相应值填充缺失值

处理表格数据时，缺失值是一种常见现象，可能会阻碍分析。 pandas fillna() 方法提供了一种简单有效的解决方案，可以用所需值替换这些空值。然而，通过 fillna() 直接为缺失的单元格分配特定值可能效率低下且耗时，尤其是对于大型数据集。

为了克服这一限制，pandas 提供了一个强大的功能，使您能够使用以下命令填充缺失值来自另一列的相应元素。这种方法消除了对每行进行手动迭代的需要，从而显着提高了性能和可维护性。

请考虑以下示例，您希望使用“Cat2”中的值填充“Cat1”列中的缺失值

之前：

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

之后：

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

使用 fillna() 方法，您可以轻松完成此任务：

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

此代码将毫不费力地将“Cat1”中的缺失值替换为“Cat2”中的相应值，从而保留数据结构并防止引入不正确或不一致的值。生成的 DataFrame 将具有完整且一致的数据，可供进一步分析或处理。

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