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(méi)有更改。

如果我們想改變?cè)瓉?lái)的數(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。

python numpy比較兩個(gè)二維數(shù)組中相同的行或列，越簡(jiǎn)潔越好？

In[1]：在[2]中導(dǎo)入numpy:a=array（[[1,2,3]，[4,5,6

）[3]：B=array（[[9,8,7]，[6,5,4

）[4]：numpy.concatenate連接（（a，b））out[4]：數(shù)組（[[1，2，3]，[4，5，6]，[9，8，7]，[6，5，4

）或in[1]：a=數(shù)組（[1，2，3]），in[2]：b=數(shù)組（[4，5，6] ）在[3]中：numpy.vstack文件（（a，b））Out[3]：數(shù)組（[[1，2，3]，[4，5，6

）