,可以使用fillna()函数来实现。fillna()函数可以用指定的值或方法填充缺失值。
具体步骤如下:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)
其中,data是一个字典或二维数组,包含要填充的数据。df.fillna(value, method)
df.fillna(value, method)
示例代码如下:
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, None, 4, None], 'B': [None, 6, 7, None, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 对缺失值进行正向填充
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
print(df)
输出结果:
A B
0 1.0 NaN
1 2.0 6.0
2 2.0 7.0
3 4.0 7.0
4 4.0 9.0
在这个例子中,我们使用了向前填充的方法('ffill'),将缺失值用前一个非缺失值进行填充。最终得到了填充后的数据帧。
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