Чтобы заполнить недостающее значение в DataFrame Pandas на основе условия с помощью оператора if, вы можете использовать различные методы. Вот несколько подходов, которые вы можете рассмотреть:

1. Использование fillna()с условием. Вы можете применить метод fillna()к столбцу DataFrame и указать условие в круглых скобках.. Например, если вы хотите заполнить пропущенные значения в столбце «A» значением 0, если соответствующее значение в столбце «B» больше 10, вы можете использовать следующий код:

   df['A'] = df['A'].fillna(0, mask=df['B'] > 10)

2. Использование locс условием. Другой подход — использовать индексатор locдля выбора строк на основе условия и присвоения желаемого значения указанному столбцу.. Например, если вы хотите заполнить пропущенные значения в столбце «A» значением 0, когда столбец «B» меньше 5, вы можете использовать следующий код:

   df.loc[df['B'] < 5, 'A'] = 0

3. Использование applyс лямбда-функцией. Вы также можете применить лямбда-функцию к столбцу DataFrame, используя метод apply. Лямбда-функция может содержать оператор if для проверки условия и возврата соответствующего значения. Вот пример, где пропущенные значения в столбце «A» заполняются цифрой 1, если столбец «B» равен «X»:

   df['A'] = df['A'].apply(lambda x: 1 if x == 'X' else x)

Это всего лишь несколько методов, которые вы можете использовать для заполнения пропущенных значений в DataFrame Pandas на основе условия. Не забудьте адаптировать код в соответствии с вашими конкретными условиями и именами столбцов.