填充NaN值

是指在数据处理过程中，将缺失值或空值（NaN，Not a Number）替换为有效的数值或其他合适的值。这样可以保证数据的完整性和准确性，避免在后续分析和计算中产生错误。

填充NaN值的方法有多种，常见的包括：

均值填充：使用该列的均值来填充缺失值。适用于数值型数据，可以保持数据的整体分布特征。
中位数填充：使用该列的中位数来填充缺失值。适用于数值型数据，对于存在极端值的情况，中位数填充更稳健。
众数填充：使用该列的众数（出现频率最高的值）来填充缺失值。适用于离散型数据，保持数据的分布特征。
前向填充和后向填充：使用该列前一个或后一个非缺失值来填充缺失值。适用于时间序列数据，保持数据的连续性。
插值填充：根据已有数据的变化趋势，使用插值方法（如线性插值、多项式插值等）来填充缺失值。适用于数据具有一定规律性的情况。
高级填充方法：如回归填充、随机森林填充等，利用其他特征的信息来预测缺失值。

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backfill/bfill：用下一个非缺失值填充该缺失值 None：指定一个值去替换缺失值（缺省默认这种方式） 1.3 limit参数：限制填充个数 1.4 axis参数修改填充方向补充...2 NaN NaN NaN 3 8.0 8.0 NaN 2.1 常数填充 2.1.1 用常数填充 #1.用常数填充 print (df1.fillna(100)) print ("-----...NaN 2.0 2 NaN NaN NaN 3 8.0 8.0 NaN 2.1.2 用字典填充第key列的NaN用key对应的value值填充 df1.fillna({ 0:...6 4 5.0 2.0 2 4 9 2 5.0 5.0 3 9 7 3 5.0 5.0 4 6 1 3 5.0 5.0 2.4 使用limit参数用下一个非缺失值填充该缺失值且每列只填充...3 5.0 5.0 6.0 6.0 NaN 4 7.0 5.0 7.0 4.0 1.0 还有一些pandas的基础运算请参考这篇文章->pandas | DataFrame基础运算以及空值填充

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