为pandas中的不同列填充不同的缺失值

在pandas中，可以使用fillna()方法来填充缺失值。要为不同列填充不同的缺失值，可以使用fillna()方法的字典参数。

首先，需要创建一个字典，其中键是列名，值是用于填充该列缺失值的具体值。然后，将该字典作为参数传递给fillna()方法。

以下是一个示例代码，演示了如何为pandas中的不同列填充不同的缺失值：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 2, 3, None, 5],
        'C': [1, 2, 3, 4, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建填充缺失值的字典
fill_values = {'A': 0, 'B': 'missing', 'C': df['C'].mean()}

# 使用字典填充不同列的缺失值
df_filled = df.fillna(fill_values)

print(df_filled)

输出结果如下：

   A        B    C
0  1  missing  1.0
1  2        2  2.0
2  0        3  3.0
3  4  missing  4.0
4  5        5  2.5

在这个示例中，我们创建了一个包含三列数据的DataFrame。然后，创建了一个填充缺失值的字典，其中'A'列的缺失值被填充为0，'B'列的缺失值被填充为'missing'，'C'列的缺失值被填充为该列的均值。最后，将字典作为参数传递给fillna()方法，得到填充了缺失值的DataFrame。

根据不同的需求，可以根据具体情况选择不同的填充值，例如使用均值、中位数、众数等统计值，或者使用特定的固定值进行填充。

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