pandas填补空缺值

在pandas中，可以使用fillna()函数来填补空缺值。该函数可以接受一个字典作为参数，字典的键是需要填充的列名，字典的值是对应列需要填充的值。下面是一个例子：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
planets = pd.read_csv('planets.csv')

# 判断数据中是否存在为空，并且那些列存在为空的值
print(planets.notnull().nunique())

# 填充空缺值
planets.fillna(value={'distance':planets['distance'].mean(),'mass':0,'orbital_period':0},inplace=True)

# 再次判断数据中是否存在为空，并且那些列存在为空的值
print(planets.notnull().nunique())

在上面的例子中，我们使用fillna()函数填充了三列的空缺值，其中distance列的空缺值被填充为该列的平均值，mass和orbital_period列的空缺值被填充为0。