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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- 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。
- 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])...
- 2020-11-20 19:58weixin_39737492的博客 原博文2020-06-10 10:26 −在使用python for循环做数据处理时，会遇到某些文件为空，导致程序报错，可以使用dataframe.empty加if条件判断进行解决例如：1 data = pd.read_csv(file, skiprows=1, header=None, error_...
- 2020-06-12 21:48data_amateur的博客 现在有一个dataframe变量，现在某一列的值有缺失，如果想将该变量某一列缺失值用上一个非空值进行填充，该如何操作？ 使用fillna操作，'ffill'表示使用前一个非空值填充。 df.fillna(axis=1,method='ffill') ...
- 2023-02-10 11:20ibun.song的博客 而不是生成一个备份 limit 用于前向或后向填充时最大的填充范围 # 用0替换NaN df = df.fillna(value=0) print(df) 控制台输出结果： name age weight is_single_dog index0 NAME0 0 weight0 yes index1 NAME1 1 101 ...
- 2022-09-26 15:56请一直在路上的博客 一、获取缺失值。 二、剔除缺失值drop dropna。 三、缺失值补全 fillna。 四、重复值剔除 duplicate（按照行和列）。 五、数值转换 replace apply applymap。
- 2025-02-13 22:38AI Agent首席体验官的博客 bfill()：用缺失值后面的第一个有效值填充。ffill()：用缺失值前面的第一个有效值填充。axis：通常用于DataFrame中，控制按行或按列填充。limit：限制填充的最大次数。inplace：直接在原数据上修改，减少内存开销。...
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