DataFrame填充空数据

在Pandas DataFrame中，填充空值是非常常见的操作。有几种常用的方法：

1. 使用`fillna()`或`na.fill()`函数[^1]来替换缺失值。这两个函数功能相同，都是设置默认值来填充NaN（Not a Number，表示缺失值）。例如：

   import pandas as pd
   df = pd.DataFrame({
       'A': [1, 2, None],
       'B': [None, 4, 5]
   })
   df_filled = df.fillna(value=0)  # 或者 df_filled = df.na.fill(value=0)

这里我们用0来填充所有的空值。

2. 判断DataFrame是否有空值，可以使用`isnull()`或`isna()`函数[^2]，它们会返回一个新的布尔Series，表示每个元素是否为空。示例：

   def t2():
       df = pd.DataFrame({
           'name': ['lili', 'lucy', 'pegga', 'alin', np.nan],
           'age': [18, 16, np.nan, 23, np.nan],
           'salary': [np.nan, 300, np.nan, 1000, 800]
       })
       has_nan = df.isnull()
       print(has_nan)

`has_nan`将显示哪些位置有空值。