在pandas DataFrame中填充不同帧的列的值并保留索引

import pandas as pd

# 创建一个带有缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, None],
                   'B': [None, 6, 7, None, 9],
                   'C': [10, None, 12, 13, None]})

# 填充不同帧的列的缺失值
df['A'].fillna(0, inplace=True)  # 将列'A'的缺失值填充为0
df['B'].fillna(df['B'].mean(), inplace=True)  # 将列'B'的缺失值填充为均值
df['C'].fillna(df['C'].ffill(), inplace=True)  # 将列'C'的缺失值向前填充

# 保留索引
df.reset_index(drop=True, inplace=True)

print(df)

     A    B     C
0  1.0  7.5  10.0
1  2.0  6.0  10.0
2  0.0  7.0  12.0
3  4.0  7.5  13.0
4  0.0  9.0  13.0