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經常聽別人說 Python 在數據領域有多厲害，結果學了很長時間，連數據處理都麻煩得要死。後來才發現，原來不是 Python 數據處理厲害，而是他有數據分析神器—— pandas
前言
Excel 的表格是以靈活為主，也因此造就各種數據災難現場。今天來看看怎麼填補有意義的空白單元格，並且對應的 pandas 方法。
帶"坑"的表格
如下一份銷售人員記錄表：
- 你作為一名有素質的數據人員，第一時間就覺得這表格怪怪的，怎麼有這麼多蘿蔔坑？！
- 當你詢問表格製作的同事，他卻說，這挺好的，條理很分明，空格體現時尚簡約！
好吧，幸好你已經長時間接受這種非人的鍛鍊，打開 Excel，定位 + 等號 + 批量寫入，輕鬆解決：
- 內功心法：選區 -> 定位 -> 空值 -> 輸入公式 -> 引用上方一個單元格 -> Ctrl + Enter
你為了展示 Excel 功力，全程使用快捷鍵，一切盡在不知不覺中解決問題：
- 內功心法：選區 -> F5 -> Alt+S -> Alt+K -> 回車 -> 引用上方一個單元格 -> Ctrl + Enter
啪！！！！白日夢做完了，你的同事一言不合給你扔了 n 個同樣"時尚簡約"的表格。那不是要手殘了？！
幸好，你想起來昨晚看到這一篇文章剛好說到是如何用 pandas 解決
pandas 中的填"坑"
對於 pandas 來說，Excel 中的這些空單元格，加載後全是 nan：
- 這麼看來一點都不時尚了
要填補這些眼花繚亂的 nan，只需要一個方法：
- 行2：表格.fillna() 填"坑"操作，但是怎麼填是有講究的，參數 method 就是告訴他怎麼填
- method 參數有很多可選值： {'backfill', 'bfill', 'pad', 'ffill', None}
- 用 ffill 相當於之前的 Excel 操作，獲取前面的值(相當於 Excel 操作中，輸入等號後，引用公式上方的單元格地址)
但是，調用一個方法還要寫上這麼多字母，手殘黨怎麼辦？pandas 不會讓你失望：
別小看 pandas 這麼一個小方法，他可以做幾乎應對所有填"坑"的場景，比如，直接填個值，大聲告訴所有人，"我是空白，我驕傲！"：
當然，與普通的表格方法差不多，能通過 axis 參數控制填充方向：
- 呃，雖然出來的結果不知所云，如果你把手機橫過來看(行列互換)，說不定能看懂
你會說，填坑到底為了啥？
其實很多時候這些坑來源於合併單元格，比如原來的表格是這樣子：
- 你要統計每個人的總銷量
看完這文章，你不就非常容易搞定事情了嗎：
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如果希望從零開始學習 pandas ，那麼可以看看我的 pandas 專欄。
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