pandas处理空值

好的，针对您的问题，pandas处理空值的方法有以下几种：

1. 删除空值：使用dropna()函数删除包含空值的行或列。
2. 填充空值：使用fillna()函数填充空值，可以使用均值、中位数、众数等方法进行填充。
3. 插值填充：使用interpolate()函数进行插值填充，可以使用线性插值、多项式插值等方法进行填充。

下面是一个示例代码，演示如何使用fillna()函数填充空值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含空值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
                   'B': [5, np.nan, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, np.nan]})

# 使用均值填充空值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

print(df)

输出结果为：

     A    B     C
0  1.0  5.0   9.0
1  2.0  6.0  10.0
2  2.333333  7.0  11.0
3  4.0  8.0  10.0