python用0填充缺失值

可以使用 pandas 库中的 fillna() 方法来填充缺失值，其中参数值为 0 即可实现以 0 填充缺失值。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8]})
print(df)

# 以 0 填充缺失值
df.fillna(0, inplace=True)
print(df)

输出结果如下：

     A    B
0  1.0  5.0
1  2.0  NaN
2  NaN  7.0
3  4.0  8.0

     A    B
0  1.0  5.0
1  2.0  0.0
2  0.0  7.0
3  4.0  8.0

可以看到，原本缺失的部分被填充为了 0。需要注意的是，fillna() 方法默认不会修改原始数据，如果希望直接修改原始数据，需要将 inplace 参数设置为 True。