Làm thế nào để điền giá trị thiếu dựa trên các cột khác trong khung dữ liệu Pandas?

Giả sử tôi có khung dữ liệu 5 * 3 trong đó cột thứ ba chứa giá trị thiếu

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

Tôi hy vọng tạo ra giá trị cho quy tắc dựa trên giá trị bị thiếu đó là cột thứ hai của sản phẩm đầu tiên

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

Làm thế nào tôi có thể làm nó sử dụng khung dữ liệu? Cảm ơn.

Làm thế nào để thêm điều kiện để tính giá trị thiếu như thế này?

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

Giả sử ba cột của dataframe của bạn được a, bvà c. Đây là cái bạn muốn:

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

Mã đầy đủ:

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
)

Một lựa chọn khác:

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

Giả sử rằng ba cột trong dataframe của bạn a, bvà c. Sau đó, bạn có thể thực hiện các thao tác cần thiết như thế này:

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

Còn việc sử dụng fillna()phương pháp của dataframe thì sao?

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