写代码 Datafram 指定列里的缺失值填入0

可以使用 pandas 库的 fillna() 方法来填充缺失值。语法如下：

df['列名'].fillna(0, inplace=True)

其中，将 '列名' 替换为需要填充的列名，0 替换为需要填充的值，inplace=True 表示原地修改数据，如果不添加这个参数，则需要将结果赋值给一个新的 DataFrame 对象。

注意，如果该列的数据类型不是数字类型，则需要先进行数据类型转换。

相关问题

写代码 python工作表单元格里，删除指定列里缺失值对应的行

可以使用 pandas 库中的 dropna() 方法来删除缺失值所在的行。具体操作方法如下：

1. 读取 Excel 工作表，将数据载入 pandas 的 DataFrame 中：

    import pandas as pd

    df = pd.read_excel('workbook.xlsx')

2. 删除指定列中缺失值所在的行：

    column_name = 'column_name'  # 替换成要删除缺失值的列名
    df.dropna(subset=[column_name], inplace=True)

3. 将 DataFrame 保存为 Excel 工作表：

    df.to_excel('workbook.xlsx', index=False)

通过以上步骤，指定列中缺失值对应的行就被成功删除了。

写代码python语言 表a表b里2列里相同的取b表对应第三列的数值填入a表对应的行

这是一个有关于Python编程的问题，我可以回答。这个问题需要使用pandas库中的merge函数，以相同列作为合并键，然后选择需要的列。具体实现可以参考以下代码：

import pandas as pd
# 读取两个表格
df_a = pd.read_csv('table_a.csv')
df_b = pd.read_csv('table_b.csv')

# 合并表格并选择需要的列
merged_df = pd.merge(df_a, df_b[['same_column', 'third_column']], on='same_column', how='left')
# 将第三列数据填入缺失值
merged_df['third_column'].fillna(value=0, inplace=True)

# 将结果写回表a
merged_df.to_csv('table_a.csv')

希望能帮到您！