Python 基于dataframe中其他列的值更改一列的值

我有一个数据框：

id    A    B
 1   nan   0
 2   nan   1
 3   6     0
 4   nan   1
 5   12    1
 6   14    0

我想根据“B”的值更改所有nan的值为“A”， 例如，如果B=0，A应该是[0,1]之间的随机数 如果B=1，A应为[1,3]之间的随机数

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如何做到这一点？

如果性能很重要，解决方案-根据数据帧的长度生成随机值，然后根据条件分配值：

用于生成随机值，并使用链接条件传递到，对于按位和，比较是通过和：

a = np.random.randint(0,2, size=len(df)) #generate 0,1
b = np.random.randint(1,4, size=len(df)) #generate 1,2,3
m1 = df.A.isna()
m2 = df.B.eq(0)
m3 = df.B.eq(1)

df['A'] = np.select([m1 & m2, m1 & m3],[a, b], df.A)
print (df)
   id     A  B
0   1   1.0  0
1   2   3.0  1
2   3   6.0  0
3   4   3.0  1
4   5  12.0  1
5   6  14.0  0