用python dataframe中的列表替换python中缺少的值

在Python中，可以使用pandas库中的DataFrame来处理数据。当DataFrame中存在缺失值时，可以使用列表来替换这些缺失值。

具体操作如下：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建一个包含缺失值的DataFrame：

data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 6, 7, 8, 9],
        'C': [10, 11, 12, None, 14]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用列表替换缺失值：

df.fillna([0, 0, 0])

上述代码中，fillna()函数用于替换DataFrame中的缺失值。传入的参数是一个列表，列表中的每个元素对应DataFrame中的每列，用于替换对应列的缺失值。在这个例子中，我们使用[0, 0, 0]来替换缺失值，即将缺失值替换为0。

DataFrame中的缺失值替换完成后，可以通过打印df来查看替换后的结果。

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