用模式填充缺少的值NAN在Pandas中不起作用
在Pandas中，用模式填充缺少的值NaN不起作用是因为Pandas中的fillna()函数默认是根据索引进行填充的，而不是根据模式。如果想要根据模式填充缺失值，可以使用Pandas中的replace()函数。
replace()函数可以接受一个字典作为参数，字典的键是要替换的值，值是替换后的值。通过将NaN替换为指定的模式值，可以实现用模式填充缺失值的效果。
以下是一个示例代码：
import pandas as pd
# 创建一个包含缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, np.nan],
'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 5]})
# 定义模式值
pattern = 0
# 使用replace()函数将NaN替换为模式值
df_filled = df.replace(np.nan, pattern)
print(df_filled)输出结果为：
A B
0 1.0 0.0
1 2.0 2.0
2 0.0 3.0
3 4.0 0.0
4 0.0 5.0在这个示例中，我们使用replace()函数将DataFrame中的NaN值替换为模式值0。这样就实现了用模式填充缺失值的效果。
关于Pandas的fillna()函数和replace()函数的更多详细用法和参数说明，可以参考腾讯云的Pandas文档：Pandas文档
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