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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 pd data = {'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) 