jupyter中缺失值填充

在 Jupyter 中，你可以使用 pandas 库来处理缺失值。常见的缺失值填充方式有以下几种：

1. 用 0 填充缺失值：可以使用 fillna() 方法，传入 0 作为参数即可。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.fillna(0)

2. 用均值、中位数或众数填充缺失值：可以使用 fillna() 方法，传入对应的统计量即可。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
mean_value = df['column_name'].mean()
df['column_name'] = df['column_name'].fillna(mean_value)

3. 用前一个或后一个非缺失值填充缺失值：可以使用 fillna() 方法，传入 method='ffill' 或 method='bfill' 即可。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.fillna(method='ffill')

4. 用插值法填充缺失值：可以使用 interpolate() 方法，该方法会根据已有数据的趋势进行插值填充。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.interpolate()

以上是常见的缺失值填充方式，根据实际情况选择合适的方式进行处理即可。