使用pandas的fillna函数填充列中的缺失值（missing values）是一种常见的数据清洗操作

使用pandas的fillna函数填充列中的缺失值（missing values）是一种常见的数据清洗操作。fillna函数允许我们根据不同的条件来替换缺失值，其中一个常用的参数是ffill（forward fill）。在这篇文章中，我们将详细介绍如何使用fillna函数和ffill参数来使用列中的前序值填充缺失值。

首先，我们需要导入pandas库并加载我们的数据集。假设我们的数据集是一个名为"df"的DataFrame对象，其中包含包含缺失值的列。

import pandas as pd

# 加载数据集
df = pd.read_csv('your_dataset.csv')

接下来，我们可以使用fillna函数来替换缺失值。我们将指定要替换的列和使用的方法。在这种情况下，我们将使用ffill方法来填充缺失值。