dataframe、fillna

DataFrame是pandas库中的一个数据结构，它是一个二维的表格，可以存储多种类型的数据。
fillna是pandas库中的一个函数，用于填充DataFrame中的缺失值（NaN或NA）。该函数可以使用指定的方法来填充缺失值，例如使用一个常数值、前向填充或后向填充等。
所以，DataFrame和fillna都是pandas库中的重要概念和函数，用于处理和填充数据中的缺失值。

相关问题

dataframe fillna

fillna() 是 DataFrame 中的一个方法，用于将数据中缺失的值填充为指定的值或方法所返回的值。填充的数值可以是标量，Series，DataFrame 等。该方法有多个参数，包括 value，method，axis 等。其中，value 参数用于填充缺失值的常数值；method 参数可以采用 ffill 或 bfill 方法进行前向或后向填充；axis 参数表示在哪个维度上填充缺失值，默认为 0，即在行上填充。

dataframe fillna value

`fillna` 方法的 `value` 参数用于指定要填充的值。下面是 `fillna` 方法的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建包含空值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
                   'B': [5, np.nan, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, np.nan]})

# 使用 -1 填充空值
df.fillna(value=-1)

# 输出结果
     A    B     C
0  1.0  5.0   9.0
1  2.0 -1.0  10.0
2 -1.0  7.0  11.0
3  4.0  8.0  -1.0

在这个示例中，我们使用 `fillna` 方法将 DataFrame 中的空值填充为 -1。可以看到，原来包含空值的 DataFrame 现在已经被填充为了一个完整的 DataFrame，其中所有的空值都被填充为了 -1。