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追加新的不完整行数据后,自动填充pandas数据框列

在处理数据分析和数据处理任务时,pandas是一个非常强大和常用的Python库。当我们需要追加新的不完整行数据后,自动填充pandas数据框列,可以使用pandas库中的fillna()函数来实现。

fillna()函数可以用指定的值或方法来填充数据框中的缺失值。下面是使用fillna()函数的一些常见用法:

  1. 使用指定的值填充缺失值:
  2. 使用指定的值填充缺失值:
  3. 其中,value是要用来填充缺失值的具体值。
  4. 使用前一个非缺失值来填充缺失值:
  5. 使用前一个非缺失值来填充缺失值:
  6. 使用后一个非缺失值来填充缺失值:
  7. 使用后一个非缺失值来填充缺失值:
  8. 使用指定的插值方法来填充缺失值:
  9. 使用指定的插值方法来填充缺失值:
  10. 其中,method可以是'linear'(线性插值),'quadratic'(二次插值),'cubic'(三次插值)等。
  11. 使用指定列的平均值、中位数或众数来填充缺失值:
  12. 使用指定列的平均值、中位数或众数来填充缺失值:
  13. 分别使用平均值、中位数和众数来填充指定列的缺失值。

应用场景:

  • 在数据分析和数据处理任务中,经常会遇到数据缺失的情况。使用fillna()函数可以方便地填充缺失值,使得数据分析和处理更加准确和完整。

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