Python，如何使用字典填充数据框中的空值

Python中可以使用字典来填充数据框中的空值。下面是一种常见的方法：

1. 首先，创建一个字典，其中键是数据框中的列名，值是要填充的值。例如，如果要将空值填充为0，则可以创建一个字典fill_values = {'column1': 0, 'column2': 0}。
2. 然后，使用fillna()函数将字典中的值填充到数据框中的空值位置。例如，如果数据框的变量名为df，则可以使用df.fillna(fill_values)来填充空值。

这样，数据框中的空值将被字典中对应的值填充。

字典填充数据框中的空值的优势是可以根据具体需求，为不同的列指定不同的填充值。这种灵活性使得我们可以根据数据的特点和业务需求来进行填充，提高数据的准确性和可用性。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'column1': [1, 2, None, 4, None],
        'column2': [None, 2, 3, None, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个字典，指定要填充的值
fill_values = {'column1': 0, 'column2': -1}

# 使用字典填充数据框中的空值
df_filled = df.fillna(fill_values)

print(df_filled)

输出结果为：

   column1  column2
0      1.0     -1.0
1      2.0      2.0
2      0.0      3.0
3      4.0     -1.0
4      0.0      5.0

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