如何用零填充Pandas DataFrame中缺失的行？

在Pandas中，可以使用零填充DataFrame中缺失的行。下面是一种实现方法：

1. 首先，导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建一个示例DataFrame：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [None, 6, 7, 8],
                   'C': [9, None, 11, 12]})

1. 使用fillna()函数将缺失值填充为零：

df_filled = df.fillna(0)

这将返回一个新的DataFrame df_filled，其中缺失的行已经被零填充。

1. 如果你想在原始DataFrame上进行修改，可以使用inplace=True参数：

df.fillna(0, inplace=True)

这将直接在原始DataFrame上进行填充操作。

零填充在处理缺失数据时是一种常见的方法。它适用于某些情况下，例如在数值计算中，将缺失值视为零可能更合适。然而，对于其他情况，可能需要根据具体需求选择其他填充方法。

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