pandas fillna

fillna是pandas中的一个函数，用于填充DataFrame中的缺失值（NaN）。通过指定不同的方法，可以根据不同的需求来进行填充。在引用中的例子中，可以看到fillna函数的使用。具体而言，可以使用指定的方法来填充缺失值，比如使用常数、前向填充或后向填充等。例如，可以使用fillna(0)将缺失值填充为0，使用fillna(method='ffill')使用前向填充方法，使用fillna(method='bfill')使用后向填充方法。这样可以根据实际情况选择合适的填充方法来处理DataFrame中的缺失值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [解决pandas.DataFrame.fillna 填充Nan失败的问题](https://download.csdn.net/download/weixin_38610277/12866285)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [【机器学习杂烩篇】pandas fillna()函数详解](https://blog.csdn.net/songyu8713162/article/details/87527410)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [pandas中的 fillna使用（pandas.DataFrame.fillna）](https://blog.csdn.net/conving/article/details/120205513)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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