# 处理缺失值 def handle_missing_values(): global file_path # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 处理缺失值 data.fillna(0, inplace=True) # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "处理缺失值成功，前10行数据如下：\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10)))这段代码怎么修改才能在# 导入数据集 def import_csv_data(): global file_path, df, txt_data file_path = filedialog.askopenfilename() df = pd.read_csv(file_path) top_5 = df.head() txt_data.delete('1.0', tk.END) txt_data.insert(tk.END, top_5) 这段代码的基础上跑通

你可以将# 导入数据集中的df.fillna(0, inplace=True)替换为df = df.fillna(0)，这样就可以在导入数据时处理缺失值了。修改后的代码如下：

import pandas as pd
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog

global file_path, df, txt_data

def import_csv_data():
    global file_path, df, txt_data
    file_path = filedialog.askopenfilename()
    df = pd.read_csv(file_path)
    df = df.fillna(0)
    top_5 = df.head()
    txt_data.delete('1.0', tk.END)
    txt_data.insert(tk.END, top_5)
    
def handle_missing_values():
    global file_path
    data = pd.read_csv(file_path)
    data.fillna(0, inplace=True)
    text_output.insert(tk.END, "处理缺失值成功，前10行数据如下：\n")
    text_output.insert(tk.END, str(data.head(10)))

需要注意的是，导入数据时处理缺失值可能会对后续操作产生影响，因此你需要根据具体情况选择是否在导入数据时处理缺失值。