Pandas:从numpy数组中填充dataframe列的缺失值

Pandas是一个基于Python的开源数据分析和数据处理库。它提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得数据处理变得简单和快速。

在Pandas中，可以使用fillna()函数来填充DataFrame列中的缺失值。fillna()函数可以接受一个值或一个字典作为参数，用于指定填充缺失值的方式。

如果传递一个值作为参数，fillna()函数会将DataFrame中的所有缺失值替换为该值。例如，可以使用以下代码将DataFrame中的所有缺失值替换为0：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 2, 3, None, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用fillna()函数将缺失值替换为0
df.fillna(0, inplace=True)

如果传递一个字典作为参数，字典的键应该是DataFrame的列名，值应该是用于填充对应列缺失值的值。例如，可以使用以下代码将DataFrame中列'A'的缺失值替换为1，列'B'的缺失值替换为2：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 2, 3, None, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用fillna()函数将列'A'的缺失值替换为1，列'B'的缺失值替换为2
df.fillna({'A': 1, 'B': 2}, inplace=True)

Pandas的fillna()函数提供了灵活的方法来处理DataFrame中的缺失值，可以根据实际需求选择合适的填充方式。

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