Pandas之fillna填充缺失数据的方法

文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值。
1.导入相关的库
import pandas as pd
import numpy as np
from numpy import nan as NaN
2.填充缺失数据，fillna()是最主要的处理方式了。
df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,1],[NaN,NaN,NaN],[3,3,NaN]])
df1
运行结果：

1.用常数填充：df1.fillna(10)

2.通过字典填充不同的常数：df1.fillna({0:10,1:20,2:30})

3.传入inplace=True直接修改原对象：

df1.fillna(10,inplace=True)
df1

标签：10,填充,NaN,df1,import,fillna,Pandas
来源： https://blog.csdn.net/wzk4869/article/details/122621318