Python填充缺失值是指在数据集中丢失的值用有意义的值来替代。这可以通过使用pandas库的fillna()函数来实现，该函数可以使用不同的方法来填充缺失值，如均值、中位数或特定值等。
Python填充缺失值是指在数据集中丢失的值用有意义的值来替代。这可以通过使用pandas库的fillna()函数来实现，该函数可以使用不同的方法来填充缺失值，如均值、中位数或特定值等。
Python填充缺失值是指在数据集中丢失的值用有意义的值来替代。这可以通过使用pandas库的fillna()函数来实现，该函数可以使用不同的方法来填充缺失值，如均值、中位数或特定值等。
是一个使用fillna()函数填充缺失值的示例：
# 导入库
import pandas as pd
# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,5], 'B':[6,7,8,None,10]})
# 查看数据框
print(df)
# 填充缺失值
df.fillna(0)
# 查看填充后的数据框
print(df)
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