Pandas fillna()方法没有填充所有缺少的值

Pandas fillna()方法是用于填充缺失值的函数。它可以在DataFrame或Series对象中将缺失值替换为指定的值或使用不同的填充方法。

概念： fillna()方法是Pandas库中的一个函数，用于填充缺失值。缺失值是指在数据集中存在的空值或NaN值。

分类： fillna()方法可以根据不同的需求进行分类。常见的分类包括：

1. 常数填充：使用指定的常数值填充缺失值。
2. 前向填充：使用缺失值前面的非缺失值进行填充。
3. 后向填充：使用缺失值后面的非缺失值进行填充。
4. 插值填充：使用插值方法根据缺失值前后的值进行填充。
5. 分组填充：根据数据集中的分组进行填充，可以使用分组的均值、中位数等进行填充。

优势： fillna()方法具有以下优势：

1. 灵活性：可以根据不同的需求选择不同的填充方法。
2. 方便性：可以直接在DataFrame或Series对象上调用该方法，无需额外的操作。
3. 可定制性：可以根据具体的数据集和业务需求进行自定义填充。

应用场景： fillna()方法在数据预处理和数据清洗中广泛应用。常见的应用场景包括：

1. 数据清洗：在数据集中存在缺失值时，可以使用fillna()方法填充缺失值，以便后续分析和建模。
2. 数据插值：当数据集中的缺失值较少且具有一定的规律性时，可以使用插值方法进行填充，以保持数据的连续性。
3. 数据转换：可以使用fillna()方法将缺失值转换为特定的值，以便后续处理或分析。

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