如何在重新索引分类索引时填充缺失值？

在重新索引分类索引时填充缺失值，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，需要确定缺失值的填充策略。常见的策略包括使用众数、均值、中位数等统计量填充，或者使用前后值进行插值填充，还可以根据业务需求自定义填充策略。
2. 然后，根据选择的填充策略，使用相应的方法对缺失值进行填充。在Python中，可以使用pandas库的fillna()函数来实现。例如，对于一个名为df的数据框，可以使用df['列名'].fillna(填充值)来填充该列的缺失值。
3. 如果需要对整个数据框进行填充，可以使用df.fillna(填充值)来填充所有列的缺失值。
4. 在重新索引分类索引时，可以使用pandas库的set_index()函数来设置新的索引。例如，对于一个名为df的数据框，可以使用df.set_index('列名')来将该列设置为新的索引。
5. 最后，根据具体需求，可以选择将填充后的数据保存到新的数据框或者覆盖原始数据框。

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