处理runtime字段的缺失值，该字段有两个缺失值，具体要求如下： • 将id为370980的缺失值填充为98 • 将id为459488的缺失值填充为81

假设你的数据集是一个名为 `df` 的 DataFrame，其中包含一个名为 `runtime` 的列，你可以使用 Pandas 的 `fillna()` 方法来填充缺失值。以下是代码示例：

# 将 id 为 370980 的缺失值填充为 98
df.loc[df['id'] == 370980, 'runtime'] = df.loc[df['id'] == 370980, 'runtime'].fillna(98)

# 将 id 为 459488 的缺失值填充为 81
df.loc[df['id'] == 459488, 'runtime'] = df.loc[df['id'] == 459488, 'runtime'].fillna(81)

首先使用 `loc` 方法选择每个 id，并在 `runtime` 列中使用 Pandas 的 `fillna()` 方法填充缺失值。注意，我们使用了两个不同的值来填充不同的 id 的缺失值。

相关问题

用pandas 处理runtime字段的缺失值，该字段有两个缺失值，具体要求如下： • 将id为370980的缺失值填充为98 • 将id为459488的缺失值填充为81

假设你的数据集是一个名为 `df` 的 DataFrame，其中包含一个名为 `runtime` 的列，你可以使用 Pandas 的 `loc` 方法和条件选择来填充缺失值。以下是代码示例：

# 将 id 为 370980 的缺失值填充为 98
df.loc[(df['id'] == 370980) & (df['runtime'].isnull()), 'runtime'] = 98

# 将 id 为 459488 的缺失值填充为 81
df.loc[(df['id'] == 459488) & (df['runtime'].isnull()), 'runtime'] = 81

首先使用 `loc` 方法选择每个 id，然后使用 `&` 运算符将两个条件组合在一起。其中，第一个条件是选择指定的 id，第二个条件是选择 `runtime` 列中的缺失值。然后，使用赋值语句将缺失值填充为指定的值。注意，这种方法只会填充指定 id 中的缺失值，而不是整个 `runtime` 列的缺失值。

python解决：self.jobs为数组，返回'id'列为n的行对应的'runtime'的值

您可以使用以下代码从`self.jobs`数组中获取ID为`n`的任务的运行时间：

runtime = [job['runtime'] for job in self.jobs if job['id'] == n][0]

这个代码使用列表推导过滤出ID等于`n`的任务行，并从中提取`runtime`值。请注意，这个代码假设只有一个ID为`n`的任务行。如果有多个匹配的行，它将返回第一个匹配的行的运行时间。

如果您需要处理多个匹配的行，您可以使用以下代码：

runtime = [job['runtime'] for job in self.jobs if job['id'] == n]

这个代码将返回一个包含所有匹配行的运行时间的列表。