Pandas将数据帧的所有非NaN条目替换为1，不使用NaN

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它提供了强大的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

对于将数据帧的所有非NaN条目替换为1的需求，可以使用Pandas的fillna()方法来实现。fillna()方法可以将数据帧中的缺失值（NaN）替换为指定的值。在这个问题中，我们需要将所有非NaN条目替换为1，可以使用fillna(1)来实现。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN值的数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
                   'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 6],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 将所有非NaN条目替换为1
df_filled = df.fillna(1)

print(df_filled)

输出结果为：

     A    B  C
0  1.0  1.0  1
1  2.0  2.0  2
2  1.0  3.0  3
3  4.0  1.0  4
4  5.0  6.0  5

在这个示例中，原始数据帧df中的NaN值被替换为了1，得到了新的数据帧df_filled。

Pandas的fillna()方法还可以接受其他参数，例如inplace参数用于指定是否在原始数据帧上进行替换，默认为False；limit参数用于指定每列替换的NaN值的数量上限；method参数用于指定替换NaN值的方法，例如使用前一个非NaN值进行填充（ffill）或使用后一个非NaN值进行填充（bfill）等。

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