填充整个数据帧中的每个NaN值

在Python中，可以使用fillna()方法来填充数据帧中的每个NaN值。具体的代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN值的数据帧
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 6, 7, None, 9],
        'C': [10, None, 12, 13, 14]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用fillna()方法填充NaN值
df_filled = df.fillna(0)  # 使用0填充NaN值
# 或 df_filled = df.fillna(method='ffill')  # 使用前向填充方法填充NaN值
# 或 df_filled = df.fillna(method='bfill')  # 使用后向填充方法填充NaN值

# 打印填充后的数据帧
print(df_filled)

输出结果为：

     A    B     C
0  1.0  0.0  10.0
1  2.0  6.0   0.0
2  0.0  7.0  12.0
3  4.0  0.0  13.0
4  5.0  9.0  14.0

注意，fillna()方法的参数可以是一个具体的值（如上述例子中的0），也可以是一个填充方法（如前向填充ffill、后向填充bfill等）。