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如何用零填充pandas数据帧中的缺失值?

在Pandas中,可以使用fillna()方法来填充数据帧中的缺失值。要用零填充缺失值,可以将参数value设置为0。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, 5],
                   'B': [None, 6, 7, 8, None],
                   'C': [9, 10, 11, None, 12]})

# 用零填充缺失值
df_filled = df.fillna(0)

print(df_filled)

输出结果如下:

代码语言:txt
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     A    B     C
0  1.0  0.0   9.0
1  2.0  6.0  10.0
2  0.0  7.0  11.0
3  4.0  8.0   0.0
4  5.0  0.0  12.0

在上述代码中,我们创建了一个包含缺失值的数据帧df,然后使用fillna(0)将缺失值填充为零,得到了填充后的数据帧df_filled

这种方法适用于需要将缺失值替换为特定值的情况,例如将缺失值替换为零。如果需要使用其他值进行填充,只需将value参数设置为相应的值即可。

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