Python Pandas DataFrame填充缺失的值

Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它提供了强大的数据结构和数据分析工具，其中的DataFrame是Pandas库中最重要的数据结构之一。DataFrame是一个二维的表格型数据结构，类似于Excel中的表格，可以存储和处理大量的数据。

在DataFrame中，经常会遇到缺失值的情况，即某些单元格中的数据缺失或为空。为了处理这些缺失值，Pandas提供了多种方法来填充缺失的值。

常用的填充缺失值的方法有以下几种：

1. 使用固定值填充：可以使用fillna()方法，将缺失值替换为指定的固定值。例如，可以使用df.fillna(0)将所有缺失值替换为0。
2. 使用前一个有效值填充：可以使用ffill()方法，将缺失值用前一个有效值进行填充。例如，可以使用df.ffill()将缺失值用前一个有效值进行填充。
3. 使用后一个有效值填充：可以使用bfill()方法，将缺失值用后一个有效值进行填充。例如，可以使用df.bfill()将缺失值用后一个有效值进行填充。
4. 使用均值、中位数或众数填充：可以使用mean()、median()或mode()方法，将缺失值用均值、中位数或众数进行填充。例如，可以使用df.fillna(df.mean())将缺失值用各列的均值进行填充。
5. 使用插值方法填充：可以使用interpolate()方法，根据已知数据的变化趋势进行插值填充。例如，可以使用df.interpolate()将缺失值进行插值填充。

除了上述方法外，Pandas还提供了其他一些填充缺失值的方法，具体可以参考Pandas官方文档。

Pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/

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