怎样把一列的缺失值用另一列补上？

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假设有两列为   v1:    空  2  空  空  4  空  6  7  8 空                       v2：  1   2   3   空  5   6  7  8  空 9
请问怎样写命令可以让v1的空用v2补上，并且如果两列都不是空且数值不同，用v2的数替换v1的数？

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关键词：缺失值

replace v1 = v2 if v1==.
replace v1 = v2 if v1!=.&v2!=.&v1!=v2

试一下。

replace v1 = v2  if  v1==. & v2 !=0
replace v1 = v2  if  v1==0 & v2 !=.
刚碰到同样的问题，在楼上的基础上改进了下，我的问题成功解决，分享给大家

夏目贵志 发表于 2015-8-20 05:10
replace v1 = v2 if v1==.
replace v1 = v2 if v1!=.&v2!=.&v1!=v2

replace v1 = v2 if v1==. & v2 !=0
replace v1 = v2 if v1==0 & v2 !=.

replace v1=v2 if v2!=.
应该一行代码就可以，这相当于用v2的数据更新v1。

woyaobiye2021 发表于 2021-11-7 21:35
replace v1 = v2  if  v1==. & v2 !=0
replace v1 = v2  if  v1==0 & v2 !=.
刚碰到同样的问题，在楼上的 ...

请问一下，怎么让这个代码运行呢？我遇到类似问题，把代码输入了语句窗口，发现代码颜色是灰色的，不能运行……谢谢！

在处理数据时，我们可能需要使用某种编程语言或数据分析工具。这里我将以 Python 的 pandas 库为例来说明如何实现你所描述的操作。

首先确保已安装 pandas 和 numpy 库：
```bash
pip install pandas numpy
```

然后可以使用以下代码完成任务：

```python
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据框
data = {'v1': [np.nan, 2, np.nan, np.nan, 4, np.nan, 6, 7, 8, np.nan],
        'v2': [1, 2, 3, np.nan, 5, 6, 7, 8, np.nan, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 输出原始数据框
print("原始数据框：")
print(df)

# 使用 v2 列填充 v1 列的缺失值和不同的数值
df['v1'] = df['v1'].where(df['v1'] == df['v2'], df['v2'])

# 使用 v2 列填充 v1 列剩余的缺失值
df['v1'] = df['v1'].fillna(df['v2'])

# 输出处理后的数据框
print("处理后的数据框：")
print(df)
```

这段代码首先创建了一个包含示例数据的数据框。然后使用 pandas 的 `where` 方法将 v1 列中与 v2 列数值不同的元素替换为对应的 v2 列的值。最后，使用 `fillna` 方法用 v2 列填充 v1 列剩余的缺失值。

注意：在实际应用中，请确保你的数据已经导入到 pandas 数据框中，并根据实际情况调整代码以适应你的数据结构和需求。

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