Python pandas中如何通过同列两行值相加填充指定行缺失值

前置准备 #

首先将原始字典转换为可操作的pandas DataFrame，提前导入依赖库：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
 'col1': {0: 'v1', 1: 'v2', 2: 'v3', 3: 'v4'},
 'col2': {0: np.nan, 1: 13, 2: 76, 3: 2},
 'col3': {0: np.nan, 1: 91, 2: 3, 3: 33},
 'col4': {0: np.nan, 1: 9, 2: 47, 3: 62}
})

操作逻辑 #

• 筛选出col1取值为v2、v4的行，对col2、col3、col4三列逐列求和，得到每列的填充目标值
• 定位col1取值为v1的行，将计算得到的逐列填充值，写入该行对应列的缺失位置

核心实现代码 #

# 计算v2、v4对应行的三个目标列的逐列和
fill_values = df[df['col1'].isin(['v2', 'v4'])][['col2', 'col3', 'col4']].sum()

# 填充v1行的缺失值
df.loc[df['col1'] == 'v1', ['col2', 'col3', 'col4']] = fill_values

执行后输出结果 #

col1  col2  col3  col4
0   v1  15.0 124.0  71.0
1   v2  13.0  91.0   9.0
2   v3  76.0   3.0  47.0
3   v4   2.0  33.0  62.0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Prasad Patil