填充指定格式中的缺失值

可以使用 Pandas 库中的 fillna() 函数填充缺失值并指定填充的格式。首先，需要读取包含缺失值的数据集，比如下面的例子中的 DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, None, 4, 5],
    'B': ['a', None, 'c', 'd', 'e'],
    'C': ['2022-01-01', '2022-01-02', None, '2022-01-04', '2022-01-05']
})

上述代码创建了一个包含三列数据的 DataFrame，其中包含各种类型的缺失值。

接下来，可以使用 fillna() 函数来填充缺失值。通过指定 method 参数，可以实现不同类型的填充方式。比如，对于数值型数据的缺失值，可以使用均值、中位数或者前/后向填充等方式填充；对于类别型数据的缺失值，可以使用众数或者前/后向填充等方式填充；对于时间型数据的缺失值，可以使用前/后向填充等方式填充。以下是一些示例：

1. 数值型数据填充为中位数：

df['A'].fillna(df['A'].median(), inplace=True)

2. 类别型数据填充为众数：

df['B'].fillna(df['B'].mode()[0], inplace=True)

3. 时间型数据前向填充：

df['C'].fillna(method='ffill', inplace=True)

最后，可以通过 Pandas 库中的 to_datetime() 函数将填充后的时间型数据转换为时间格式：

df['C'] = pd.to_datetime(df['C'], format='%Y-%m-%d')

这样，就可以将缺失值填充为指定的格式。