fillna 搜索方向 以及参数意思

`fillna()` 是 pandas 库中用于处理缺失值（NaN 或 None）的一个重要函数。它主要用于填充数据框（DataFrame）或系列（Series）中的空值。搜索方向是指 `fillna()` 函数如何查找并决定用什么样的值来替换缺失值。

`fillna()` 的基本语法是：

df.fillna(value, inplace=False, method=None, limit=None)

参数解释：
1. **value**：这是替换缺失值的具体值。可以是一个标量（如整数、浮点数或字符串），也可以是一个函数，如果函数接受一个参数（缺失值）并返回一个值，那么这个值将用于替换。

2. **inplace**：这是一个布尔值，默认为 `False`。如果设置为 `True`，则直接在原数据上修改，而不是创建一个新的 DataFrame 或 Series。

3. **method**：指定填充的方式，有以下几种选择：
- `'backfill'`：向后填充（默认）：沿着行或列的方向向前填补缺失值。
- `'ffill'`：向前填充：沿着行或列的方向向后填补缺失值。
- `'bfill'` 和 `'pad'`：等价于 `backfill` 和 `ffill`，保留旧版本的行为。
- `'none'` 或 `None`：不做任何填充，保持缺失值。
- 如果是一个函数，可以用该函数生成新的值来填充缺失值。

4. **limit**：如果指定了整数值，仅对前 n 个连续的缺失值应用填充策略。超出部分仍保留缺失。

举例来说，`df.fillna(0)` 将所有空值用0替换，而 `df.fillna(method='ffill')` 则按照顺序从前面的非空值填充后续的空位。