在Pandas中的特定行和列中填充NaN

在Pandas中，可以使用fillna()方法来填充特定行和列中的NaN值。fillna()方法可以接受不同的参数来指定填充的方式。

首先，我们需要指定要填充的值。可以是一个具体的数值，也可以是一个字典，其中键是要填充的列名，值是要填充的具体数值。例如，如果要将NaN值填充为0，可以使用fillna(0)。

其次，我们需要指定要填充的行和列。可以使用行索引和列索引来指定要填充的特定行和列。例如，如果要填充第2行和第3列的NaN值，可以使用fillna({2: {3: 0}})。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [5, None, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, None]})

# 填充特定行和列中的NaN值为0
df_filled = df.fillna({1: {2: 0}})

print(df_filled)

输出结果为：

     A    B     C
0  1.0  5.0   9.0
1  2.0  NaN  10.0
2  NaN  7.0  11.0
3  4.0  8.0   0.0

在上面的示例中，我们将第2行和第3列的NaN值填充为0。

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