python中fillna函数的用法

fillna函数是pandas库中的一个方法，它用于填充缺失值（NaN）或者替换指定值。

fillna()方法的常见用法如下：

1. 填充缺失值为指定值：

df.fillna(value) 

这个方法将缺失值填充为指定的值value。

2. 使用前一个非缺失值填充：

df.fillna(method='ffill') 

这个方法将缺失值填充为前一个非缺失值。

3. 使用后一个非缺失值填充：

df.fillna(method='bfill') 

这个方法将缺失值填充为后一个非缺失值。

4. 在指定列中填充缺失值：

df[column_name].fillna(value) 

这个方法将指定列column_name中的缺失值填充为指定的值value。

5. 在指定列中使用前一个非缺失值填充：

df[column_name].fillna(method='ffill') 

这个方法将指定列column_name中的缺失值填充为前一个非缺失值。

6. 在指定列中使用后一个非缺失值填充：

df[column_name].fillna(method='bfill') 

这个方法将指定列column_name中的缺失值填充为后一个非缺失值。

除了上述常见用法外，fillna()方法还可以接受其他参数，如inplace、limit等，用于指定填充方式和限制填充数量等。

注意：fillna()方法不会修改原始的DataFrame，而是返回一个新的填充后的DataFrame。如果想要修改原始的DataFrame，可以使用参数inplace=True。