读取课程中的survey_visited.csv数据集，将其中空缺的时间日期使用上一个非空值填充

在读取并操作CSV文件时，如果你想要使用Pandas库，可以按照以下步骤处理"survey_visited.csv"中空缺的时间日期，将其填充为前一个非空值：

1. **导入必要的库**：

   import pandas as pd

2. **加载数据集**：

   survey_df = pd.read_csv("survey_visited.csv")

3. **检查数据集中的缺失值**：

   # 查看time_date列是否有缺失值
   missing_values = survey_df['time_date'].isna()

4. **如果time_date列存在缺失值**：
- **填充缺失值**，这里使用`fillna()`函数向前填充（即用前一个非空值）：

     survey_df['time_date'].fillna(method='ffill', inplace=True)

- `method='ffill'` 表示向前填充（first fill），`inplace=True` 则表示直接在原数据框上修改，而不是创建新的DataFrame。

5. **确认处理结果**：

   print(survey_df[['time_date', 'time_date.1']][missing_values.any(axis=1)])

这里查看处理后的time_date列，如果所有先前的缺失值都被填充了，应该不会有空值显示出来。

注意：如果`time_date`列本身就是连续递增的序列（例如日期），那么不需要额外处理，因为缺失值会被默认填充为前一个值。但如果存在间断的缺失值，上述方法才会生效。