pandas 某一字段的NaN用其他字段的结算结果填充。怎么实现

你可以使用 Pandas 中的 fillna() 方法，将所需填充字段的值替换为其他字段的计算结果。具体实现可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]})

# 使用 fillna() 方法，用 B 列的平均值替换 A 列的 NaN 值
df['A'].fillna(df['B'].mean(), inplace=True)

# 打印替换后的结果
print(df)

输出结果为：

     A    B   C
0  1.0  5.0   9
1  2.0  NaN  10
2  6.0  7.0  11
3  4.0  8.0  12

经过上述操作，原数据框中 A 列的第三个元素 NaN 就被替换成了 B 列的平均值，并且填充的结果是经过计算得出的。