pandas的fillna

pandas的fillna函数用于填充缺失值。它可以将DataFrame或Series中的缺失值（NaN）替换为指定的值。fillna函数的常用参数包括value、method和inplace。

- value参数用于指定替换的值，可以是一个具体的数值、字符串或者一个字典，其中字典的键对应列名，值对应要替换的值。
- method参数用于指定替换的方法，常用的方法有前向填充（ffill）、后向填充（bfill）和插值填充（interpolate）。
- inplace参数用于指定是否原地替换，默认为False，即不修改原始数据，而是返回一个新的副本。

下面是一个示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],
        'B': [5, np.nan, 7, 8],
        'C': [np.nan, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将缺失值替换为0
df_filled = df.fillna(0)
print(df_filled)

# 使用前向填充方法替换缺失值
df_ffill = df.fillna(method='ffill')
print(df_ffill)

# 使用插值填充方法替换缺失值
df_interpolate = df.interpolate()
print(df_interpolate)

请注意，fillna函数返回一个新的副本。如果要修改原始数据，请将inplace参数设置为True。