fillna函数是pandas库中用来填充缺失值的方法。其主要用法是填充DataFrame或Series对象中的缺失值。
语法：
DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None)参数说明：
value：要用来填充缺失值的值，可以是具体的数值、字典、Series或DataFrame。method：填充缺失值的方法，可以是’ffill’（用前一个非缺失值填充）、‘bfill’（用后一个非缺失值填充）等。axis：指定填充的轴方向，可以是0（填充行方向）或1（填充列方向）。inplace：是否在原对象上进行填充，如果为True，则直接在原对象上修改，如果为False，则返回填充后的新对象。limit：在使用method参数进行填充时，可以限制填充的次数。downcast：指定填充后数据类型的转换方式，可以是’integer’、‘signed’、'unsigned’等。示例：
import pandas as pddata = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 2, 3, None]}df = pd.DataFrame(data)# 使用指定的值填充缺失值df_filled = df.fillna(0)print(df_filled)# 使用前一个非缺失值填充缺失值df_ffill = df.fillna(method='ffill')print(df_ffill)# 使用后一个非缺失值填充缺失值df_bfill = df.fillna(method='bfill')print(df_bfill)
