用模式填充缺少的值NAN在Pandas中不起作用

在Pandas中，用模式填充缺少的值NaN不起作用是因为Pandas中的fillna()函数默认是根据索引进行填充的，而不是根据模式。如果想要根据模式填充缺失值，可以使用Pandas中的replace()函数。

replace()函数可以接受一个字典作为参数，字典的键是要替换的值，值是替换后的值。通过将NaN替换为指定的模式值，可以实现用模式填充缺失值的效果。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, np.nan],
                   'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 5]})

# 定义模式值
pattern = 0

# 使用replace()函数将NaN替换为模式值
df_filled = df.replace(np.nan, pattern)

print(df_filled)

输出结果为：

     A    B
0  1.0  0.0
1  2.0  2.0
2  0.0  3.0
3  4.0  0.0
4  0.0  5.0

在这个示例中，我们使用replace()函数将DataFrame中的NaN值替换为模式值0。这样就实现了用模式填充缺失值的效果。

关于Pandas的fillna()函数和replace()函数的更多详细用法和参数说明，可以参考腾讯云的Pandas文档：Pandas文档

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