pandas 填补缺失值的方法

pandas 中填补缺失值的方法有：

1. dropna()：删除具有缺失值的行或列。
2. fillna()：使用指定的方法填充缺失值，例如填充常数值、前向填充、后向填充等。
3. interpolate()：通过线性插值、多项式插值等方法填充缺失值。
4. replace()：用指定的值替换缺失值。
5. bfill() 和 ffill()：分别使用后向填充和前向填充来填充缺失值。

需要根据具体的数据情况选择合适的填补方法。