对数字数据类型使用mean，对非数字数据类型使用mode填充pandas列中的non

数字数据类型使用mean填充pandas列中的non，非数字数据类型使用mode填充。

在pandas中，mean是计算平均值的函数，而mode是计算众数的函数。当我们需要填充pandas列中的缺失值时，可以根据数据类型的不同选择不同的填充方法。

对于数字数据类型，我们可以使用mean来填充缺失值。mean会计算该列中所有非缺失值的平均值，并将该平均值作为缺失值的填充值。这样可以保持数据的整体分布特征。

对于非数字数据类型，我们可以使用mode来填充缺失值。mode会计算该列中出现频率最高的值，并将该值作为缺失值的填充值。这样可以保持数据的类别分布特征。

使用mean和mode填充缺失值的方法如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
                   'B': ['a', 'b', np.nan, 'd', 'e']})

# 对数字数据类型使用mean填充缺失值
df['A'].fillna(df['A'].mean(), inplace=True)

# 对非数字数据类型使用mode填充缺失值
df['B'].fillna(df['B'].mode()[0], inplace=True)

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