为大尺寸数据帧上的多列填充缺省值的有效方法

是使用 pandas 库中的 fillna() 方法。fillna() 方法可以将数据帧中的缺失值（NaN）替换为指定的值或者使用特定的填充方法。

具体步骤如下：

1. 导入 pandas 库：

import pandas as pd

1. 创建数据帧：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [5, None, 7, 8],
                   'C': [None, 10, 11, 12]})

1. 使用 fillna() 方法填充缺省值：

df.fillna(value)  # value 为指定的填充值，可以是具体的数值或者字典形式的列名和对应的填充值

例如，将缺失值填充为 0：

df.fillna(0)

将缺失值填充为每列的平均值：

df.fillna(df.mean())

将缺失值填充为前一行的值：

df.fillna(method='ffill')

1. 可以使用 inplace=True 参数将填充后的结果直接应用到原始数据帧：

df.fillna(value, inplace=True)

填充缺省值的方法可以根据具体的需求选择，常用的填充方式有使用固定值、均值、中位数、众数、前一行/后一行的值等。

这种方法适用于大尺寸数据帧中多列的缺省值填充，可以提高数据的完整性和准确性。

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