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<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>col_1</th>
      <th>col_2</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>0</th>
      <td>0.0</td>
      <td>foo</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1</th>
      <td>1.0</td>
      <td>NaN</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2</th>
      <td>2.0</td>
      <td>bar</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3</th>
      <td>NaN</td>
      <td>val</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>4</th>
      <td>4.0</td>
      <td>NaN</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
</div>

   col_1 col_2
0    0.0   foo
1    1.0   NaN
2    2.0   bar
3    NaN   val
4    4.0   NaN

<div>
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<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>col_1</th>
      <th>col_2</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>0</th>
      <td>0.0</td>
      <td>foo</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1</th>
      <td>1.0</td>
      <td>foo</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2</th>
      <td>2.0</td>
      <td>bar</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3</th>
      <td>2.0</td>
      <td>val</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>4</th>
      <td>4.0</td>
      <td>val</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
</div>

   col_1 col_2
0    0.0   foo
1    1.0   foo
2    2.0   bar
3    2.0   val
4    4.0   val

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<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>col_1</th>
      <th>col_2</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>0</th>
      <td>0.0</td>
      <td>foo</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1</th>
      <td>1.0</td>
      <td>bar</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2</th>
      <td>2.0</td>
      <td>bar</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3</th>
      <td>4.0</td>
      <td>val</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>4</th>
      <td>4.0</td>
      <td>NaN</td>
    </tr>
  </tbody>
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   col_1 col_2
0    0.0   foo
1    1.0   bar
2    2.0   bar
3    4.0   val
4    4.0   NaN

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        text-align: right;
    }
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<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>col_1</th>
      <th>col_2</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>0</th>
      <td>0.0</td>
      <td>foo</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1</th>
      <td>1.0</td>
      <td>0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2</th>
      <td>2.0</td>
      <td>bar</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3</th>
      <td>0.0</td>
      <td>val</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>4</th>
      <td>4.0</td>
      <td>0</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
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   col_1 col_2
0    0.0   foo
1    1.0     0
2    2.0   bar
3    0.0   val
4    4.0     0

<div>
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    }
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<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>col_1</th>
      <th>col_2</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>0</th>
      <td>0.0</td>
      <td>foo</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1</th>
      <td>1.0</td>
      <td></td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2</th>
      <td>2.0</td>
      <td>bar</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3</th>
      <td>0.0</td>
      <td>val</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>4</th>
      <td>4.0</td>
      <td></td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
</div>

   col_1 col_2
0    0.0   foo
1    1.0      
2    2.0   bar
3    0.0   val
4    4.0      

# サマリー
pandas の `fillna` を使うと NaN (欠損値) を穴埋めすることができます。
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/

Python(pandas) で NaN (欠損値)を置換(穴埋めする)

サマリー

例

前(上)の値で穴埋め

後ろ(下)の値で穴埋め

ゼロ(特定の値)で穴埋め

列ごとに特定の値で穴埋め

メモ

Discussion

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