Excel表中含有英语成绩这一列，这一列中含有缺失值，用pandas包中的fillna函数填充Excel表中缺失值

好的，这是一个关于数据处理的问题，我可以帮你解答。首先，你需要使用pandas读取Excel文件，并找到英语成绩这一列的缺失值。然后，使用fillna函数将缺失值填充为您想要的值，例如平均值或中位数。最后，将处理后的结果保存回Excel文件即可。

相关问题

pandas使用fillna函数填充dataframe中指定数据列的缺失值

可以使用以下代码来填充dataframe中指定数据列的缺失值：

import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8]})

# 使用fillna函数填充缺失值
df['B'].fillna(value=0, inplace=True)

# 打印填充后的dataframe
print(df)

这里的代码将dataframe中的'B'列中的缺失值填充为0。如果需要填充其它列的缺失值，只需要将代码中的'B'替换为相应的列名即可。

python用pandas处理excel表，删除含有缺失值的列

可以使用Pandas库中的dropna()函数来删除含有缺失值的列。

以读取名为“example.xlsx”的Excel表格为例：

import pandas as pd

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 删除含有缺失值的列
df = df.dropna(axis=1)

在这个例子中，我们使用Pandas库中的read_excel()函数来读取Excel表格。接下来，我们使用dropna()函数来删除含有缺失值的列。使用axis=1参数来删除列，使用axis=0参数来删除行。

注意：在使用dropna()函数之前，一定要先使用fillna()函数来填充缺失值，以避免误删含有有用信息的列。