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如何在pandas中自动填充空白栏

在pandas中,可以使用fillna()方法来自动填充空白栏。fillna()方法可以接受不同的参数来指定填充的方式。

  1. 填充固定值:可以使用一个固定的值来填充空白栏。例如,使用0来填充空白栏可以使用以下代码:
  2. 填充固定值:可以使用一个固定的值来填充空白栏。例如,使用0来填充空白栏可以使用以下代码:
  3. 这将会将所有空白栏填充为0。
  4. 填充前一个有效值:可以使用前一个有效值来填充空白栏。例如,使用前一个有效值来填充空白栏可以使用以下代码:
  5. 填充前一个有效值:可以使用前一个有效值来填充空白栏。例如,使用前一个有效值来填充空白栏可以使用以下代码:
  6. 这将会将每个空白栏填充为其前一个有效值。
  7. 填充后一个有效值:可以使用后一个有效值来填充空白栏。例如,使用后一个有效值来填充空白栏可以使用以下代码:
  8. 填充后一个有效值:可以使用后一个有效值来填充空白栏。例如,使用后一个有效值来填充空白栏可以使用以下代码:
  9. 这将会将每个空白栏填充为其后一个有效值。
  10. 填充平均值:可以使用列的平均值来填充空白栏。例如,使用每列的平均值来填充空白栏可以使用以下代码:
  11. 填充平均值:可以使用列的平均值来填充空白栏。例如,使用每列的平均值来填充空白栏可以使用以下代码:
  12. 这将会将每个空白栏填充为其所在列的平均值。
  13. 填充中位数:可以使用列的中位数来填充空白栏。例如,使用每列的中位数来填充空白栏可以使用以下代码:
  14. 填充中位数:可以使用列的中位数来填充空白栏。例如,使用每列的中位数来填充空白栏可以使用以下代码:
  15. 这将会将每个空白栏填充为其所在列的中位数。

需要注意的是,fillna()方法默认会返回一个新的DataFrame,如果要在原始DataFrame上进行填充,可以使用inplace参数:

代码语言:txt
复制
df.fillna(0, inplace=True)

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