pandas中fillna()函数填充NaN和None的实现

填充缺失值和空值的方式有很多种，比如人工填写、热卡填充等，pandas中的fillna()方法可以实现填充空值或缺失值。

fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False,
limit=None, downcast=None, **kwargs)

• value：用于填充的数值。
• method：表示填充方式，默认值为None。
• limit： 可以连续填充的最大数量，默认None。

method参数不能与value参数同时使用。

有一张表格里存在缺失值，如果使用常量99.0来替换缺失值，那么填充前后的效果如下图所示。

通过fillna()方法填充常量的示例如下：

# 使用99.0替换缺失值
df_obj.fillna('99.0')

显然name列不适合用99.0来填充，我们可以指定某列的填充值

# 指定列填充数据
df_obj.fillna({'name': 'someone', 'score': 99.0})

结果：

通过fillna()方法采用前向填充的方式替换空值或缺失值，示例如下：

# 使用前向填充的方式替换空值或缺失值
df.fillna(method='ffill')

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