Pandas:如何动态填充NaN？

Pandas是一个开源的Python数据分析工具，它提供了丰富的数据处理和分析功能。当处理数据时，经常会遇到缺失值（NaN）的情况。Pandas提供了多种方法来处理和填充这些缺失值。

以下是一些常用的动态填充NaN的方法：

1. 使用fillna()函数：fillna()函数是Pandas中最常用的填充NaN的方法之一。它可以接受一个参数，用于指定填充的值。例如，可以使用fillna(0)将所有的NaN值填充为0。
2. 使用前向填充或后向填充：Pandas提供了ffill()和bfill()函数来进行前向填充和后向填充。前向填充使用该列之前的最后一个非NaN值进行填充，而后向填充使用该列之后的第一个非NaN值进行填充。
3. 使用插值方法：Pandas提供了多种插值方法，如线性插值、多项式插值、索引插值等。可以使用interpolate()函数来执行插值填充。这将根据已知数据的模式推断出缺失值。
4. 使用均值、中位数或众数进行填充：根据数据的性质，可以使用该列的均值、中位数或众数来填充缺失值。例如，使用mean()函数计算均值，使用median()函数计算中位数，使用mode()函数计算众数。

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