在Pandas中如何替换缺失值而不是删除它们？

在Pandas中，如果你想替换而不是删除缺失值（通常表示为 NaN），你可以使用 `fillna` 函数。`fillna` 允许你用指定的值填充缺失值，或者是另一个列、常数或者是自定义计算的结果。

基本语法如下：

df['column_name'].fillna(value, inplace=True)

这里，`df['column_name']` 是你要操作的具体列名，`value` 是你想用来填充缺失值的新值。如果 `inplace=True` （默认），则会直接修改原 DataFrame；如果不设置，则会返回一个新的 DataFrame，原始 DataFrame 不变。

例如，如果你想要将所有缺失值替换为0，可以这样做：

df['column_name'].fillna(0, inplace=True)

如果你想要用某一列中的值来填充另一列的缺失值，可以这样：

df['column_name'].fillna(df['other_column'], inplace=True)

其中，`other_column` 是一个已存在的列名，它的值会被用来填充目标列的缺失值。