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在Pandas中，填充缺失值是数据处理过程中常见的操作之一
当数据中存在缺失值时，可以使用不同的方法来填充这些缺失值，以便继续进行数据分析和处理
fillna()方法用于填充缺失值。可以通过指定一个常数值、使用前一个或后一个非缺失值进行填充，或者使用插值方法进行填充
xxxxxxxxxxdf.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None)value :要使用的填充值，可以是一个具体的数值、字典、Series、DataFrame或者方法（如mean、median）
method :指定填充方法，可选参数包括
axis : 指定填充的轴方向，可以是0（按列填充）或1（按行填充）
inplace：是否原地修改数据
limit : 指定连续缺失值填充的最大数量
【示例】常数填充：使用指定的常数值填充缺失值
xxxxxxxxxximport pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4]})df_filled = df.fillna(0) # 使用0填充缺失值print(df_filled)【示例】使用前一个或后一个非缺失值填充：使用前一个或后一个非缺失值来填充缺失值。
xxxxxxxxxximport pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4]})df_filled = df.fillna(method='ffill') # 使用前一个非缺失值填充print(df_filled)【示例】插值填充：使用插值方法根据已知数据进行估计填充缺失值
xxxxxxxxxximport pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4]})df_filled = df.interpolate() # 使用插值方法填充缺失值print(df_filled)【示例】使用统计量填充：可以使用数据的统计量，如均值、中位数或众数来填充缺失值。可以通过mean()、median()、mode()等方法计算统计量，并使用fillna()方法进行填充
xxxxxxxxxximport pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4]})mean_value = df['A'].mean() # 计算均值df_filled = df.fillna(mean_value) # 使用均值填充缺失值print(df_filled)实时学习反馈
1. Pandas中填充缺失值的方法是_____:
A fill()
B fillna()
答案
1=>B