如何对pandas数据帧的最后N列应用fillna？

对于pandas数据帧的最后N列应用fillna，可以使用iloc方法来选择最后N列，并使用fillna方法来填充缺失值。

具体步骤如下：

首先，导入pandas库并读取数据帧。

import pandas as pd

# 读取数据帧
df = pd.read_csv('data.csv')

然后，使用iloc方法选择最后N列。

# 选择最后N列
n = 3  # 假设N为3
last_n_columns = df.iloc[:, -n:]

接下来，使用fillna方法填充缺失值。

# 填充缺失值
filled_last_n_columns = last_n_columns.fillna(value)

其中，value是你想要用来填充缺失值的值，可以是一个具体的数值或者其他填充方式。

最后，将填充后的最后N列数据替换回原始数据帧。

# 替换原始数据帧的最后N列
df.iloc[:, -n:] = filled_last_n_columns

这样，就完成了对pandas数据帧最后N列的缺失值填充操作。

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pandas技巧4

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强烈推荐Pandas常用操作知识大全！

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《Pandas 1.x Cookbook · 第二版》第01章 Pandas基础

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它最初由 Wes McKinney 开发，旨在提供高效、灵活的数据操作和分析工具。Pandas 在数据科学、统计分析、金融、经济学等领域得到了广泛应用。...Pandas 是一个用于数据操作和分析的开源 Python 库。它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。...] print(df, end="\n\n") # 删除列 df = df.drop(columns=['Salary']) print(df, end="\n\n") # 修改列年龄这一列的所有年龄...+1 df['Age'] = df['Age'] + 1 print(df, end="\n\n") # 缺失值处理填充缺失值使用每列的均值填充缺失值 df['Age'].fillna(df['...) # 使用每列的均值填充缺失值 df_filled_mean = df.fillna(df.mean()) print(df_filled_mean) # 使用每列的中位数填充缺失值 df_filled_median

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