怎么用python把表格[班级]列进行填充，想要实现的结果如下图：
python一个dataframe问题，列值怎么按照条件补全？
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- 2021-05-14 15:44回答 3 已采纳 import pandas as pd import numpy as np data = pd.DataFrame([47601, 2171, 79059, 10236, 4240, -5545,
- 2022-11-14 23:19回答 1 已采纳 import pandas as pd New_Col = [] df = pd.DataFrame({ "Min": [1, 2, 3, 4, 8], "Max": [2, 4, 5, 7,
- 2023-02-04 21:50回答 3 已采纳 可以用set去重，然后再转成list: s = set() for string in df['index']: for sub in string.split('; '):
- 2024-05-28 10:37真心白菜的博客 以下代码对df中食物名称相同的数据划分为多个df，在每个df中指定列求和并将和添加到最后一列，将小df替换为最后一列数值，包括所有列的文字、...类似于groupby函数用法，适用于对同一个标签（列名）内的数据做处理。
- 2022-02-11 23:51回答 2 已采纳 使用iloc,ad_data[i].iloc[:,24]= 1import /ad_data[i].iloc[:,24]示例： import pandas as pd d=[pd.DataFrame
- 2022-03-24 18:04回答 1 已采纳 (df.T[(df!=0).all()]).T 删除数据全为0的列，望采纳
- 2019-08-30 14:16回答 3 已采纳 df['refCellMeasGroup'] = df['refCellMeasGroup'].apply(lambda x: x.split('=')[-1])
- 2022-10-01 07:00是鱼儿啊～的博客 pandas 缺失值判断以及常用的缺失值处理的方法。 常用的处理方法有删除缺失值、将缺失值填充成0，以及使用向上填充和向下填充的方法。
- 2023-02-19 11:44回答 2 已采纳 基于Monster 组和GPT的调写：定义一个函数，输入一个字符串和一个供应商字典，输出该字符串中该供应商字典内字符出现的次数。 def count_supplier(string, supplier
- 2022-08-12 15:44回答 3 已采纳 因为巴伦台前面重复出现过，所以你在设置的时候设置了前面的那一列，而不是自动新增一列 你需要检查一下是不是真的有两个地区是同一个名字
- 2021-04-08 14:12回答 3 已采纳 这种不知道算不算简单了 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame() df[['A', 'B']] = pd.DataF
- 2020-09-18 20:34接下来，文章中展示了一个处理缺失值的例子。在这个例子中，作者首先定义了一个函数`load_Data()`，用于读取CSV文件并将日期列`record_date`设置为索引。然后，`datetime_toString()`和`string_toDatetime()`两个...
- 2022-05-11 22:44古月印象星空的博客 在通过Pandas做数据分析时，数据中往往会因为一些原因而出现缺失值NaN (Nota number)o比如前文中的例子，当两个DataFrame对象进行简单运算时，无法匹配的位置会出现缺失值NaN或者None. isnull ( )和notnull ( )方法...
- 2024-05-06 23:05m0_68143976的博客 你可能不想滤除缺失数据（有可能会丢弃跟它有关的其他数。⽅法是最主要的函数。...，就可以实现对不同的列填充不同的。有效的那些插值⽅法也可⽤于。只要有些创新，你就可以利⽤。若是通过⼀个字典调⽤。
- 2023-07-28 09:27hahahalalalala777的博客 df[[col3]].groupby(by=[df[col1],df[col2]]).count()或df.groupby(by=[col1,col2])[[col3]].count()：结果为dataframe，col1、col2组成复合索引。df.groupby(by=[df[col1],df[col2]])或df.groupby(by=[col1,col2])...
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