如何将.fillna()应用于过滤后的数据帧？

在过滤后的数据帧中使用.fillna()方法可以将缺失值填充为指定的值或使用特定的填充方法。.fillna()方法可以接受以下参数：

1. value：要用于填充缺失值的标量值、字典、Series或DataFrame。例如，可以使用0来填充缺失值，或者使用{'column1': 0, 'column2': 'unknown'}来分别填充不同列的缺失值。
2. method：用于填充缺失值的方法。常用的方法包括ffill（向前填充）、bfill（向后填充）和nearest（使用最近的非缺失值填充）。
3. axis：指定填充的轴，可以是0（按列填充）或1（按行填充）。

下面是一个示例，演示如何在过滤后的数据帧中使用.fillna()方法：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 6, 7, 8, None],
        'C': [9, 10, 11, None, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 过滤数据帧，只保留'A'列中大于等于3的行
filtered_df = df[df['A'] >= 3]

# 使用fillna方法将缺失值填充为0
filled_df = filtered_df.fillna(0)

print(filled_df)

输出结果为：

     A    B     C
3  4.0  8.0   0.0
4  5.0  0.0  12.0

在这个示例中，我们首先创建了一个示例数据帧df。然后，我们使用过滤条件df['A'] >= 3过滤出满足条件的行，得到过滤后的数据帧filtered_df。最后，我们使用.fillna(0)将filtered_df中的缺失值填充为0，得到填充后的数据帧filled_df。

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