python fillna函数的用法是什么

fillna函数是pandas库中用来填充缺失值的方法。其主要用法是填充DataFrame或Series对象中的缺失值。

语法：

DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None)

参数说明：

• value：要用来填充缺失值的值，可以是具体的数值、字典、Series或DataFrame。
• method：填充缺失值的方法，可以是’ffill’（用前一个非缺失值填充）、‘bfill’（用后一个非缺失值填充）等。
• axis：指定填充的轴方向，可以是0（填充行方向）或1（填充列方向）。
• inplace：是否在原对象上进行填充，如果为True，则直接在原对象上修改，如果为False，则返回填充后的新对象。
• limit：在使用method参数进行填充时，可以限制填充的次数。
• downcast：指定填充后数据类型的转换方式，可以是’integer’、‘signed’、'unsigned’等。

示例：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 2, 3, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用指定的值填充缺失值
df_filled = df.fillna(0)
print(df_filled)

# 使用前一个非缺失值填充缺失值
df_ffill = df.fillna(method='ffill')
print(df_ffill)

# 使用后一个非缺失值填充缺失值
df_bfill = df.fillna(method='bfill')
print(df_bfill)