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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