我在数据框中有很多列，我想通过操纵同一数据框中的其他两列来填充一列
col1 | col2 | col3 | col4
nan 1 2 4
2 2 2 3
3 nan 1 2
如果基于col1，col2和col3值存在nan，我想要col1，col2和col3的填充值。
我的代码如下：
indices_of_nan_cell = [(index,col1,col2,col3) for index,(col1,col2,col3) in enumerate(zip(col1,col2,col3)) if str(col1)=='nan' or str(col2)=='nan' or str(col3)=='nan']
for nan_values in indices:
if np.isnan(nan_values[1]) or nan_values[1] == 'nan':
read4['col1'][nan_values[0]]=float(nan_values[2])*float(nan_values[3])
if np.isnan(nan_values[2]) or nan_values[2] == 'nan':
read4['col2'][nan_values[0]]=float(nan_values[1])/float(nan_values[3])
if np.isnan(nan_values[3]) or nan_values[3] == 'nan':
read4['col3'][nan_values[0]]=float(nan_values[1])*float(nan_values[2])
它对我来说很好，但由于我的数据框中有数千行，所以花了很多时间，有没有有效的方法，我们可以做到这一点？
答案 0 :(得分：2)
我认为只有fillna，mul和参数NaN替换fill_value才能替换NaN替换df['col1'] = df['col1'].fillna(df['col2'].mul(df['col3'], fill_value=1))
df['col2'] = df['col2'].fillna(df['col1'].div(df['col3'], fill_value=1))
df['col3'] = df['col3'].fillna(df['col1'].mul(df['col2'], fill_value=1))
print (df)
col1 col2 col3 col4
0 2.0 1.0 2 4
1 2.0 2.0 2 3
2 3.0 3.0 1 2
乘法：
NaN另一种方法只适用于m1 = df['col1'].isna()
m2 = df['col2'].isna()
m3 = df['col3'].isna()
#oldier versions of pandas
#m1 = df['col1'].isnull()
#m2 = df['col2'].isnull()
#m3 = df['col3'].isnull()
df.loc[m1, 'col1'] = df.loc[m1, 'col2'].mul(df.loc[m1, 'col3'], fill_value=1)
df.loc[m2, 'col2'] = df.loc[m2, 'col1'].div(df.loc[m2, 'col3'], fill_value=1)
df.loc[m3, 'col3'] = df.loc[m3, 'col1'].mul(df.loc[m3, 'col2'], fill_value=1)
行：
df.loc[m1, 'col2']<强>解释：
div过滤每列，以获得3个独立的布尔值。NaN和多个或分割df.loc[m1, 'col1']，因为 var arrData = typeof JSONData != 'object' ? JSON.parse(JSONData) : JSONData;
var xl = '';
if (ShowLabel) {
var row = "";
for (var index in arrData[0]) {
row += index + ',';
}
row = row.slice(0, -1);
xl += row + '\r\n';
}
for (var i = 0; i < arrData.length; i++) {
var row = "";
for (var index in arrData[i]) {
row += '"' + arrData[i][index] + '",';
}
row.slice(0, row.length - 1);
xl += row + '\r\n';
}
if (xl == '') {
this.alertService.error("Invalid data");
return;
}
var fileName = "file_";
fileName += ReportTitle.replace(/ /g, "_");
var uri = 'data:text/xlsx;application/vnd.openxmlformats;charset=utf-8,' + encodeURI(xl);
var link = document.createElement("a");
link.href = uri;
link.style.cssText = "visibility:hidden";
link.download = fileName+".xlsx";
document.body.appendChild(link);
link.click();
document.body.removeChild(link);