DataFrame中fillna填充数值到特定位置

DataFrame是一种在Pandas库中常用的数据结构，类似于SQL表格，它是一个二维表格型数据结构，由行和列组成。`fillna()`函数是Pandas提供的一种用于填充缺失值的方法。当DataFrame中的某些元素是缺失值（NaN或None）时，你可以使用`fillna()`来指定一个新的值替换这些缺失值。

基本语法如下：

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

- `value`: 可以是常量、Series、数组或者是另一个DataFrame，用来替换缺失值。
- `inplace` (默认为False)：如果设置为True，将会直接修改原始DataFrame，而不是返回一个新的DataFrame。
- `method`：可选，指定填充方式，如'ffill'向前填充（前一个非缺失值），'bfill'向后填充（下一个非缺失值）等。
- `limit`：可选，指定沿着某轴方向最多填充多少次。

例如，如果你想将所有缺失值（NaN）替换为0，可以这样做：

df.fillna(0, inplace=True)

如果你只想对某一列进行填充，可以传入列名作为`value`：

df['column_name'].fillna(0, inplace=True)