如何根据列中的模式填充Pandas数据帧中的缺失值？

在Pandas中，可以使用fillna()方法来填充数据帧中的缺失值。根据列中的模式填充缺失值的方法有以下几种：

1. 填充为固定值：可以使用fillna(value)方法将缺失值填充为指定的固定值。例如，df.fillna(0)将所有缺失值填充为0。
2. 填充为前一个非缺失值：可以使用fillna(method='ffill')方法将缺失值填充为前一个非缺失值。这种方法适用于数据有序的情况，例如时间序列数据。
3. 填充为后一个非缺失值：可以使用fillna(method='bfill')方法将缺失值填充为后一个非缺失值。同样适用于有序数据。
4. 填充为列的平均值：可以使用fillna(df.mean())方法将缺失值填充为每列的平均值。这种方法适用于数值型数据。
5. 填充为列的中位数：可以使用fillna(df.median())方法将缺失值填充为每列的中位数。同样适用于数值型数据。
6. 填充为列的众数：可以使用fillna(df.mode().iloc[0])方法将缺失值填充为每列的众数。适用于离散型数据。
7. 填充为插值值：可以使用interpolate()方法进行插值填充，根据缺失值前后的值进行线性插值填充。

需要注意的是，以上方法都是对整个数据帧进行填充，如果只需要对特定列进行填充，可以使用fillna()方法的subset参数指定列名。

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