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使用 Pandas 将字符串中缺失的空白处替换为出现频率最低的字符的步骤如下：

1. 导入 Pandas 库。

import pandas as pd

1. 创建包含字符串的 DataFrame。

使用 Pandas 的 DataFrame 方法创建一个包含字符串的 DataFrame。例如，以下代码会创建一个 DataFrame，其中包含一个名为‘string’的字符串列。

df = pd.DataFrame({'string': ['This  is  a  string', 'Another string_with_spaces', 'One more string']})

1. 计算每个单词的长度，并用空格将所有单词连接在一起。

对于 DataFrame 中的每一行，使用 Pandas 的 apply 方法将字符串拆分成单词列表。然后，将列表中的每个单词转换为字符串，并连接起来。连接后的字符串中间插入一个空格。

def clean_string(s):
    return ' '.join(str(x) for x in s.split())

df['clean_string'] = df['string'].apply(clean_string)

1. 计算所有单词的出现频率。

使用 Pandas 的 Series 方法 value_counts() 和 str.split() 将每个字符串拆分成单词，并计算它们的出现频率。

word_counts = pd.Series(' '.join(df['clean_string']).split()).value_counts()

1. 查找出现频率最低的字符。

使用 Pandas 的 min() 方法查找单词出现次数最少的字符。

min_count = word_counts.min()
lowest_frequency_words = list(word_counts[word_counts == min_count].index)
low_freq_word = lowest_frequency_words[0]

1. 替换缺失的空白处。

对于每一行，使用 replace() 方法将字符串中的两个或多个连续空格替换为出现频率最低的字符。

def replace_spaces(s, low_freq_word):
    return s.replace('  ', ' ' + low_freq_word + ' ')

df['final_string'] = df['clean_string'].apply(replace_spaces, low_freq_word=low_freq_word)

现在，可以在 DataFrame 的 final_string 列中找到所有的字符串，其中缺少的空白处已经被替换为出现频率最低的字符。