Pandas中DataFrame的fillna()函数
Pandas中DataFrame的fillna()函数，可以帮助用户填充缺失值，在处理数据时，经常会出现缺失值，使用fillna()函数可以很方便的填充缺失值。
使用方法
fillna()函数的使用方法很简单，其基本语法为：
DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
- value：用于填充的值，可以是数字、字符串、布尔值等；
- method：填充的方法，默认为None，如果指定了method，则用指定的方法填充，有“ffill”（向前填充）、“bfill”（向后填充）等；
- axis：指定填充的轴，默认为None，如果指定了axis，则用指定的轴填充，有“index”（行）、“columns”（列）；
- inplace：是否对原数据进行修改，默认为False；
- limit：指定向前或向后填充的数量，默认为None；
- downcast：指定填充后的数据类型，默认为None；
- **kwargs：其他参数，默认为None。
示例：
import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, None]], columns=['A', 'B', 'C']) # 填充缺失值 df.fillna(value=0) # 向前填充 df.fillna(method='ffill') # 向后填充 df.fillna(method='bfill') # 指定轴填充 df.fillna(value=0, axis=1)
以上这些就是Pandas中DataFrame的fillna()函数的使用方法，使用起来非常方便，可以帮助用户快速填充缺失值。