填充DataFrame列中缺少的值，该列递增10

，可以使用pandas库中的fillna方法来实现。

首先，我们需要导入pandas库并创建一个DataFrame对象。假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含一个名为"column"的列，其中部分值缺失。

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'column': [10, 20, None, 40, None, 60, 70, None, 90]})

# 使用fillna方法填充缺失值
df['column'].fillna(df['column'].shift() + 10, inplace=True)

在上述代码中，我们使用fillna方法来填充缺失值。通过将列与其前一个值相加10，我们可以实现递增10的效果。使用shift方法可以获取前一个值。

最后，我们使用inplace参数将填充后的结果直接应用到原始DataFrame中。

这种方法适用于递增规律的缺失值填充，可以保持数据的连续性和递增性。

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