python pandas如何對(duì)指定的多列填充缺失值？ 熊貓.DataFrame.fillna（）函數(shù)用于填充數(shù)組中的Nan值，但此方法不會(huì)更改原始數(shù)組，而是返回一個(gè)新數(shù)組。下面是一個(gè)示例演示：我們可

python pandas如何對(duì)指定的多列填充缺失值？

熊貓.DataFrame.fillna（）函數(shù)用于填充數(shù)組中的Nan值，但此方法不會(huì)更改原始數(shù)組，而是返回一個(gè)新數(shù)組。下面是一個(gè)示例演示：

我們可以發(fā)現(xiàn)，在用fillna方法填充缺少的值之后，將返回一個(gè)填充的數(shù)組，但原始數(shù)組沒有更改。

如果我們想改變?cè)瓉淼臄?shù)組，我們需要重新賦值

填寫指定的多列缺失值，就像填寫整個(gè)數(shù)組的缺失值一樣，我們需要重新賦值。

pandas中index對(duì)象是不可修改的，但是為什么可以通過賦值修改呢？

Data={“state”：[“Ohio”，“Ohio”，“Ohio”，“Nevada”，

“year”：[20002001200220012002]，

“pop”：[1.5，1.7，3.6，2.4，2.9]}

]frame=dataframe（數(shù)據(jù)）

索引不可修改幀索引[1] =1錯(cuò)誤

但可以通過賦值修改幀索引= [1, 2, 3, 4, 5] 正常，

pandas修改字段類型？

熊貓使用數(shù)據(jù)類型修改數(shù)據(jù)類型，例如，df.d類型（浮動(dòng)）