Python中，空值填補(bǔ)是一個(gè)十分常見(jiàn)的數(shù)據(jù)處理操作。許多數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)庫(kù)中常常會(huì)出現(xiàn)缺失值或NaN（Not a Number）值，這些值在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)中會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生直接的影響。

Python中空值填補(bǔ)的方法有很多，例如使用fillna函數(shù)、interpolate函數(shù)、dropna函數(shù)等。下面以一個(gè)簡(jiǎn)單的例子進(jìn)行說(shuō)明。

# 導(dǎo)入pandas庫(kù)
import pandas as pd
# 創(chuàng)建含有空值的數(shù)據(jù)集
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 
'B': [6, 7, None, 9, 10], 
'C': [11, 12, 13, None, 15]})
print(df)
# 使用fillna函數(shù)將空值填補(bǔ)為0
df.fillna(0, inplace=True)
print(df)

在上述例子中，首先創(chuàng)建了一個(gè)含有空值的數(shù)據(jù)集，使用fillna函數(shù)將空值填補(bǔ)為0，并使用inplace參數(shù)使得填補(bǔ)后的數(shù)據(jù)集直接覆蓋原數(shù)據(jù)集，最終輸出填補(bǔ)后的數(shù)據(jù)集。

除了fillna函數(shù)，Python中還有很多其他的空值填補(bǔ)方法。例如，使用interpolate函數(shù)可以進(jìn)行線性插值來(lái)填補(bǔ)空值。

# 使用interpolate函數(shù)進(jìn)行線性插值
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 
'B': [6, 7, None, 9, 10], 
'C': [11, 12, 13, None, 15]})
print(df)
df = df.interpolate()
print(df)

在上述例子中，使用interpolate函數(shù)進(jìn)行了線性插值，最終輸出插值后的數(shù)據(jù)集。

當(dāng)然，有時(shí)候我們需要的是刪除含有空值的行或列。這時(shí)可以使用dropna函數(shù)。

# 刪除含有空值的行
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 
'B': [6, 7, None, 9, 10], 
'C': [11, 12, 13, None, 15]})
print(df)
df.dropna(inplace=True)
print(df)

在上述例子中，使用dropna函數(shù)刪除了含有空值的行，最終輸出刪除后的數(shù)據(jù)集。

總之，Python中有很多種空值填補(bǔ)的方法，如果能夠嫻熟掌握這些方法，會(huì)為數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的工作帶來(lái)很大的方便。