计算pandas中空单元格之间的填充单元格数量

在计算pandas中空单元格之间的填充单元格数量时，可以使用fillna()函数来实现。fillna()函数可以用指定的值或方法填充缺失值。

首先，我们需要将空单元格标记为NaN（Not a Number）。可以使用replace()函数将空单元格替换为NaN，例如：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将空单元格替换为NaN
df.replace('', pd.NaT, inplace=True)

接下来，可以使用fillna()函数来填充缺失值。填充的方式可以是指定的值，例如：

# 填充缺失值为0
df.fillna(0, inplace=True)

还可以使用前向填充或后向填充的方法，例如：

# 使用前向填充方法填充缺失值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 使用后向填充方法填充缺失值
df.fillna(method='bfill', inplace=True)

如果要计算填充的单元格数量，可以使用isna()函数来判断单元格是否为NaN，然后使用sum()函数来计算True的数量，例如：

# 计算填充的单元格数量
fill_count = df.isna().sum().sum()

以上是使用pandas来计算空单元格之间的填充单元格数量的方法。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的填充方式和值。

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