Заполнение числом в Pandas

Для пропусков иногда задают одно замещающее число - например ноль, если «нет данных» трактуют как нулевой результат. Метод fillna подставляет выбранное значение вместо каждого пропуска и возвращает новую таблицу.

Соберём таблицу с пропуском в цене и заменим неизвестные ячейки на ноль:

import pandas as pd

data = {
	'item': ['Pen', 'Book', 'Cup'],
	'price': [10.0, None, 15.0],
}
shop = pd.DataFrame(data)
filled = shop.fillna(0)
print(filled) # выведет   item  price
              #       0   Pen   10.0
              #       1  Book    0.0
              #       2   Cup   15.0

У книги вместо NaN теперь стоит 0.0. Остальные цены не изменились. Исходная переменная shop по-прежнему содержит пропуск, если её не перезаписывать.

Создайте таблицу с оценками, где один балл не указан. Получите копию, в которой все пропуски заменены на 0, и выведите её.

Соберите таблицу расходов по статьям с None в одной сумме. Запишите вариант с подстановкой -1 вместо пропусков и выведите результат.

Создайте таблицу датчиков и показаний, где одно измерение отсутствует. Сохраните таблицу с заполнением пропуска числом 100 и выведите.