使用默认值填充dataframe Pandas

使用默认值填充DataFrame是指在Pandas库中，将DataFrame中的缺失值或NaN值用指定的默认值进行填充的操作。

DataFrame是Pandas库中最重要的数据结构之一，它类似于一个二维表格，包含了行和列。在实际的数据分析中，经常会遇到数据缺失的情况，这时就需要对缺失值进行处理。

Pandas提供了fillna()函数来填充DataFrame中的缺失值。可以使用默认值来填充整个DataFrame，也可以针对特定的列进行填充。

下面是使用默认值填充DataFrame的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4],
        'B': [5, None, 7, 8],
        'C': [9, 10, 11, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用默认值0填充整个DataFrame
df_filled = df.fillna(0)

print(df_filled)

输出结果如下：

     A    B     C
0  1.0  5.0   9.0
1  2.0  0.0  10.0
2  0.0  7.0  11.0
3  4.0  8.0   0.0

在上述示例中，我们创建了一个包含缺失值的DataFrame，并使用fillna()函数将缺失值填充为0。最终得到的df_filled是填充后的DataFrame。

使用默认值填充DataFrame的优势是可以快速填充缺失值，使得数据分析和处理更加方便。它适用于对整个DataFrame进行填充的场景，特别是在数据预处理阶段。

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