不使用.sample()的Pandas .fillna()

Pandas是一个流行的Python数据处理库，而fillna()是Pandas中用于填充缺失值的方法。但是在不使用sample()的情况下，如何使用fillna()方法来填充缺失值呢？

Pandas中的fillna()方法可以接受不同的参数，用于填充缺失值。下面介绍几种常见的用法：

1. 使用固定值填充：可以使用一个固定的值来填充缺失值，例如将所有缺失值填充为0。

df.fillna(0)

1. 使用列的均值或中位数填充：可以使用某一列的均值或中位数来填充该列的缺失值。

df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean())
df['column_name'].fillna(df['column_name'].median())

1. 使用前一个或后一个非缺失值填充：可以使用前一个或后一个非缺失值来填充该位置的缺失值。

df.fillna(method='ffill')  # 使用前一个非缺失值填充
df.fillna(method='bfill')  # 使用后一个非缺失值填充

1. 使用插值方法填充：可以使用插值方法（如线性插值、多项式插值等）来填充缺失值。

df.interpolate()

需要注意的是，在使用fillna()方法填充缺失值之前，需要确保数据的格式正确，以及需要根据具体情况选择合适的填充方式。

以上是关于如何在Pandas中使用fillna()方法填充缺失值的介绍。如果你对Pandas和数据处理有更深入的需求，可以了解腾讯云提供的Pandas支持的云原生数据库TDSQL。TDSQL是一种高性能、高可靠、全托管的数据库，支持与Pandas无缝集成，提供可弹性伸缩、高可用性、数据安全等优势。详情请参考：腾讯云 TDSQL 产品介绍。