df.fillna()参数详解

`df.fillna()`是一个Pandas数据处理库中的函数，用于填充数据框中的空值。下面是参数的详细解释：

- `value`：用于填充缺失值的标量、字典、Series或DataFrame。
- `method`：用于填充缺失值的方法。可选的值包括：`ffill`、`bfill`和`None`。其中，`ffill`表示用前一个非缺失值填充，`bfill`表示用后一个非缺失值填充，`None`表示不使用任何填充方法。
- `axis`：指定填充方向。可选的值包括：`0`、`1`和`None`。其中，`0`表示按列填充，`1`表示按行填充，`None`表示自动选择填充方向。
- `inplace`：是否在原对象上进行修改。可选的值包括：`True`和`False`。其中，`True`表示在原对象上进行修改，`False`表示返回一个新的对象。
- `limit`：用于限制连续填充的最大数量。
- `downcast`：用于指定填充后的数据类型。可选的值包括：`infer`、`integer`、`signed`、`unsigned`和`float`。

下面是一些示例：

1. 用常数填充缺失值

df.fillna(100)

2. 用字典填充缺失值

df.fillna({0:1,1:2,2:3})

3. 用前一个非缺失值填充

df.fillna(method='ffill')

4. 用后一个非缺失值填充

df.fillna(method='bfill')

5. 按列填充

df.fillna(method='ffill', axis=0)

6. 按行填充

df.fillna(method='ffill', axis=1)