同时填充pandas dataframe中相关列的缺失值

在填充pandas dataframe中相关列的缺失值时，可以使用fillna()函数来实现。fillna()函数可以接受一个参数，用于指定要填充的值，也可以接受其他参数来指定填充的方式。

常见的填充方式包括：

1. 填充为固定值：可以使用fillna(value)来将缺失值填充为指定的固定值。例如，df.fillna(0)将缺失值填充为0。
2. 填充为前一个有效值：可以使用fillna(method='ffill')来将缺失值填充为前一个有效值。该方法适用于时间序列数据或有序数据。例如，df.fillna(method='ffill')将缺失值填充为前一个非缺失值。
3. 填充为后一个有效值：可以使用fillna(method='bfill')来将缺失值填充为后一个有效值。该方法适用于时间序列数据或有序数据。例如，df.fillna(method='bfill')将缺失值填充为后一个非缺失值。
4. 填充为均值、中位数或众数：可以使用fillna(df.mean())来将缺失值填充为列的均值，使用fillna(df.median())来填充为列的中位数，使用fillna(df.mode().iloc0)来填充为列的众数。
5. 填充为插值值：可以使用fillna(df.interpolate())来进行插值填充，该方法会根据缺失值前后的值进行线性插值计算填充值。

除了以上常见的填充方式外，还可以根据具体业务需求选择其他填充方式。在使用pandas dataframe填充缺失值时，可以结合使用其他函数和方法，如groupby()、apply()等，以实现更复杂的填充逻辑。

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