如何在pandas中自动填充空白栏

在pandas中，可以使用fillna()方法来自动填充空白栏。fillna()方法可以接受不同的参数来指定填充的方式。

1. 填充固定值：可以使用一个固定的值来填充空白栏。例如，使用0来填充空白栏可以使用以下代码：
2. 填充固定值：可以使用一个固定的值来填充空白栏。例如，使用0来填充空白栏可以使用以下代码：
3. 这将会将所有空白栏填充为0。
4. 填充前一个有效值：可以使用前一个有效值来填充空白栏。例如，使用前一个有效值来填充空白栏可以使用以下代码：
5. 填充前一个有效值：可以使用前一个有效值来填充空白栏。例如，使用前一个有效值来填充空白栏可以使用以下代码：
6. 这将会将每个空白栏填充为其前一个有效值。
7. 填充后一个有效值：可以使用后一个有效值来填充空白栏。例如，使用后一个有效值来填充空白栏可以使用以下代码：
8. 填充后一个有效值：可以使用后一个有效值来填充空白栏。例如，使用后一个有效值来填充空白栏可以使用以下代码：
9. 这将会将每个空白栏填充为其后一个有效值。
10. 填充平均值：可以使用列的平均值来填充空白栏。例如，使用每列的平均值来填充空白栏可以使用以下代码：
11. 填充平均值：可以使用列的平均值来填充空白栏。例如，使用每列的平均值来填充空白栏可以使用以下代码：
12. 这将会将每个空白栏填充为其所在列的平均值。
13. 填充中位数：可以使用列的中位数来填充空白栏。例如，使用每列的中位数来填充空白栏可以使用以下代码：
14. 填充中位数：可以使用列的中位数来填充空白栏。例如，使用每列的中位数来填充空白栏可以使用以下代码：
15. 这将会将每个空白栏填充为其所在列的中位数。

需要注意的是，fillna()方法默认会返回一个新的DataFrame，如果要在原始DataFrame上进行填充，可以使用inplace参数：

df.fillna(0, inplace=True)

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