字典转换成dataframe 插值

将字典转换为DataFrame通常涉及以下几个步骤：

1. **创建DataFrame**[^1]:

   import pandas as pd

   # 假设你有一个字典列表requests_list，其中每个字典代表一个请求
   requests_list = ...  # 示例：[{'Method': 'GET', 'URL': 'www.example.com'}, ...]

   # 将字典列表转化为DataFrame
   df = pd.DataFrame(requests_list)

2. **插值处理缺失值**，这里主要指的是填充NaN值，如果DataFrame中有缺失值。Pandas库提供了`fillna()`函数来进行填充。例如，你可以选择使用特定值、前一个非缺失值、平均值、中位数或其他统计值进行填充：

   # 假设你想用列的均值填充缺失值
   df.fillna(df.mean(), inplace=True)

或者使用其他选项，如 `ffill` (向前填充) 和 `bfill` (向后填充)，具体取决于你的需求。

请注意，插值方法的选择取决于你的数据特性和分析目的。如果你不确定如何处理缺失值，可以查阅更多关于Pandas文档中缺失值处理的说明。