Pandasデータフレームの他の列に基づいて欠損値を埋める方法は？

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3番目の列に欠損値が含まれる5 * 3データフレームがあるとします

1 2 3
4 5 NaN
7 8 9
3 2 NaN
5 6 NaN

最初の製品の2番目の列という欠損値ベースのルールの値を生成したいと考えています

1 2 3
4 5 20 <--4*5
7 8 9
3 2 6 <-- 3*2
5 6 30 <-- 5*6

データフレームを使用するにはどうすればよいですか？ありがとう。

このような欠損値を計算する条件を追加するにはどうすればよいですか？

if 1st % 2 == 0 then 3rd = 1st * 2nd else 3rd = 1st + 2nd

1 2 3
4 5 20 <-- 4*5 because 4%2==0
7 8 9
3 2 5 <-- 3+2 because 3%2==1
5 6 11 <-- 5+6 because 5%2==1

pandas

— KyL
ソース

サイズが等しくないため、これを行うことができません

— マユールダンガー

答えを広げていただけますか？なぜそれが不可能で、問題を解決するために彼は何ができるでしょうか？

— ダミアンMelniczuk

ちょっと私も同じ質問があります。しかし、私が扱うデータがテキストの場合はどうなりますか？これは、「「成分」に鶏肉が含まれる場合、「タイプ」=非野菜」のような条件です

— -user7389747

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データフレームの3列がaであるbとしcます。これはあなたが望むものです：

df['c'] = df.apply(
    lambda row: row['a']*row['b'] if np.isnan(row['c']) else row['c'],
    axis=1
)

完全なコード：

df = pd.DataFrame(
    np.array([[1, 2, 3], [4, 5, np.nan], [7, 8, 9], [3, 2, np.nan], [5, 6, np.nan]]), 
    columns=['a', 'b', 'c']
)
df['c'] = df.apply(
    lambda row: row['a']*row['b'] if np.isnan(row['c']) else row['c'],
    axis=1
)

— アイスブレード
ソース

数年後ですが、これは列が数値の場合にのみ機能します。np.isnan非数値データはサポートしていません。OPには数値列と算術演算が含まれていたため、ここでは問題になりませんが、それ以外の場合pd.isnullはより良い代替手段です。

— アダルシュチャヴァクラ

3

別のオプション：

df.loc[(pd.isnull(df.C)), 'C'] = df.A * df.B

— ヴィシャール
ソース

3

fillna()データフレームのメソッドの使用はどうですか？

df['C'].fillna(df.A * df.B)

— yosemite_k
ソース

2

データフレームの3つの列がa、bおよびであると仮定しますc。その後、次のように必要な操作を実行できます。

values = df['a'] * df['b']
df['c'] = values.where(df['c'] == np.nan, others=df['c'])

— enterML
ソース

1

またはnp.where(pd.isnull(df.c), df.a * df.b, df.c)

— バレンタス