以迭代方式填充pandas列，但不使用迭代的方法是什么？

在Pandas中，可以使用迭代的方式填充列，但是这种方法通常效率较低。相反，可以使用Pandas内置的函数来实现相同的功能，例如fillna()函数。

下面是一个示例，展示了如何使用迭代和不使用迭代的方法来填充Pandas列：

使用迭代方式填充列的示例代码：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, None, 9, None],
        'C': [None, 11, 12, None, 14]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用迭代方式填充列
for col in df.columns:
    df[col].fillna(df[col].mean(), inplace=True)

print(df)

输出结果：

   A    B     C
0  1  6.0  12.5
1  2  7.0  11.0
2  3  7.5  12.0
3  4  9.0  12.5
4  5  7.5  14.0

不使用迭代方式填充列的示例代码：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, None, 9, None],
        'C': [None, 11, 12, None, 14]}
df = pd.DataFrame(data)

# 不使用迭代方式填充列
df = df.fillna(df.mean())

print(df)

输出结果：

   A    B     C
0  1  6.0  12.5
1  2  7.0  11.0
2  3  7.5  12.0
3  4  9.0  12.5
4  5  7.5  14.0

可以看到，使用不使用迭代的方式填充列时，只需使用fillna()函数并传入要填充的值即可。这种方法更简洁且效率更高。