python中pandasfillna()填充缺失值方法

在 Pandas 中，可以使用 `fillna()` 方法来填充缺失值。下面是一些常见的用法：

1. 使用指定的值填充缺失值

df.fillna(value)

其中，`value` 可以是一个标量、一个字典或者一个 Series。如果是一个标量，则会用该标量填充所有缺失值；如果是一个字典，则可以指定不同列使用不同的填充值；如果是一个 Series，则会根据索引对应填充缺失值。

2. 使用指定的方法填充缺失值

df.fillna(method)

其中，`method` 可以是以下值之一：

- `ffill` 或 `pad`：使用该列中前一个非缺失值进行填充；
- `bfill` 或 `backfill`：使用该列中后一个非缺失值进行填充；
- `nearest`：使用该列中距离缺失值最近的非缺失值进行填充。

3. 使用插值方法填充缺失值

df.interpolate()

该方法会使用插值方法（如线性插值、多项式插值等）来填充缺失值。

以上是几种常见的填充缺失值的方法，还可以使用其他高级方法来填充缺失值，例如使用回归模型来预测缺失值。根据实际情况选择合适的方法进行填充即可。

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python中pandasfillna()填充变量缺失值方法

在 Pandas 中，可以使用 `fillna()` 方法来填充变量的缺失值。`fillna()` 方法需要指定用什么值来填充缺失值，下面是一些填充方法的示例：

1. 使用固定值填充缺失值：

df.fillna(0)  # 使用 0 填充缺失值

2. 使用缺失值前面的值进行前向填充：

df.fillna(method='ffill')

3. 使用缺失值后面的值进行后向填充：

df.fillna(method='bfill')

4. 使用缺失值前后的平均值进行填充：

df.fillna(df.mean())

5. 使用插值法进行填充：

df.interpolate()

以上是一些常见的填充方法，具体使用哪种方法要根据实际情况决定。如果数据集较大，可以使用 `inplace=True` 参数来直接在原数据集上进行操作，避免占用过多内存。