python中如何给dataframe中数值型变量的缺失值补0？
谢谢邀请。Pandas是Python中主要用于数据处理的第三方库，最初被作为金融数据分析工具而开发出来，pandas为时间序列分析提供很好支持。Pandas的数据结构有三种：
第一种是Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。值得注意的是，Series中只允许存储相同的数据类型。下面构造一个Serirs。
第二种是DataFrame：二维的表格型数据结构。下面构造一个DataFrame。
第三种是Panel ：三维的数组。
下面通过例子来了解Pandas如何处理DataFrame中的缺失值。首先构造一个含有缺失值的DataFrame。在之前例子df的基础上构造一个含缺失值的DataFrame。
其次是将缺失值NaN替换为0。方法是使用函数fillna。
我们一般不用0替代缺失值，而是用缺失值的所在列的平均值代替。代码如下：
希望对你有帮助。
