在Pandas中根据列名重新分配NaN

在Pandas中，可以使用fillna()方法根据列名重新分配NaN值。

fillna()方法是Pandas中用于填充缺失值的函数之一。它可以接受一个参数，该参数可以是一个具体的值，用于填充缺失值，也可以是一个字典，用于根据列名分配不同的填充值。

以下是使用fillna()方法根据列名重新分配NaN的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 2, 3, None, 6],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用fillna()方法根据列名重新分配NaN值
df['A'].fillna(0, inplace=True)
df['B'].fillna(0, inplace=True)

# 打印填充后的DataFrame
print(df)

输出结果如下：

     A    B  C
0  1.0  0.0  1
1  2.0  2.0  2
2  0.0  3.0  3
3  4.0  0.0  4
4  5.0  6.0  5

在上述示例中，我们创建了一个包含NaN值的DataFrame，并使用fillna()方法根据列名重新分配NaN值。通过指定fillna()方法的第一个参数为具体的值（这里是0），可以将对应列中的NaN值填充为该值。使用inplace=True参数可以直接在原始DataFrame上进行修改。

Pandas是一个功能强大的数据分析库，广泛应用于数据处理和数据分析任务。它提供了丰富的数据处理和操作功能，可以轻松处理各种数据类型和格式。Pandas在数据清洗、数据预处理、数据分析等方面具有很大的优势，尤其适用于处理结构化数据。

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