Pandas: drop_duplicates().fillna(0)不填零

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

在Pandas中，drop_duplicates()函数用于去除DataFrame中的重复行。它会返回一个新的DataFrame，其中不包含重复的行。该函数的常用参数包括subset、keep和inplace。

• subset：指定要考虑的列，默认考虑所有列。
• keep：指定保留哪个重复的行，默认保留第一个出现的行，可选值为'first'、'last'和False。
• inplace：指定是否在原DataFrame上进行修改，默认为False，即返回一个新的DataFrame。

fillna(0)函数用于将DataFrame中的缺失值（NaN）填充为指定的值。在这里，我们将缺失值填充为0。

综合起来，Pandas中的drop_duplicates().fillna(0)操作的作用是先去除DataFrame中的重复行，然后将剩余的缺失值填充为0。

这个操作在数据清洗和预处理过程中非常常见，可以帮助我们去除重复的数据行，并将缺失值替换为特定的值，以便后续的数据分析和建模工作。

以下是一些示例代码，演示了如何使用drop_duplicates().fillna(0)操作：

import pandas as pd

# 创建一个包含重复行和缺失值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 3, 4, None],
        'B': [1, 2, 3, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 去除重复行并填充缺失值为0
df_cleaned = df.drop_duplicates().fillna(0)

print(df_cleaned)

输出结果为：

     A  B
0  1.0  1
1  2.0  2
2  3.0  3
4  4.0  4
5  0.0  5

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