在pandas DataFrame中填充特定行值的缺失值

可以使用fillna()函数来实现。fillna()函数可以接受一个参数，用于指定要填充的值。以下是完善且全面的答案：

在pandas DataFrame中填充特定行值的缺失值可以使用fillna()函数来实现。fillna()函数可以接受一个参数，用于指定要填充的值。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：首先需要导入pandas库，以便使用其中的函数和方法。
2. 创建DataFrame：可以通过读取文件或手动创建一个DataFrame对象。
3. 指定要填充的行和列：使用DataFrame的loc或iloc方法，指定要填充的行和列。
4. 使用fillna()函数填充缺失值：调用fillna()函数，并传入要填充的值作为参数。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 6, 7, None, 9],
        'C': [10, 11, 12, 13, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 填充特定行值的缺失值
df.loc[2].fillna(3, inplace=True)  # 填充第2行的缺失值为3
df.iloc[3].fillna(8, inplace=True)  # 填充第3行的缺失值为8

# 打印填充后的DataFrame
print(df)

输出结果为：

     A    B     C
0  1.0  NaN  10.0
1  2.0  6.0  11.0
2  3.0  7.0  12.0
3  4.0  8.0  13.0
4  5.0  9.0   NaN

在上述示例中，我们创建了一个包含缺失值的DataFrame。然后使用loc和iloc方法指定要填充的行，并使用fillna()函数填充缺失值。最后打印填充后的DataFrame。

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