pandas.DataFrame.fillna

0、功能：使用指定的方法填充NA/NaN值

1、详解

（1）、函数形式

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

（2）、参数

• value： 标量、字典、series、dataframe
  • 标量：全部填写为同一特定值
  • 字典、dataframe：按列填写不同特定值
  • series：按index填写不同特定值
• method： {‘backfill’, ‘bfill’, ‘ffill’, None}, default None
  • 定义了填充空值的方法
  • ‘ffill’ 用前一个非空缺值填充
  • ‘bfill’ 用后一个非空缺值填充
• axis： {0 or ‘index’} for Series, {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’} for DataFrame
  • ‘index’：按行填充
  • 'columns’按列填充
• inplace： bool, default False
  • 是否用新生成的列表替换原列表
  • 如果为True，则在原DataFrame上进行操作，返回值为None。
• limit： int, default None
  • 如果method被指定，对于连续的空值，这段连续区域，最多填充前 limit 个空值（如果存在多段连续区域，每段最多填充前 limit 个空值）。如果method未被指定， 在该axis下，最多填充前 limit 个空值（不论空值连续区间是否间断）

2、例子（官方教程）

生成一个dataframe对象

>>> df = pd.DataFrame([[np.nan, 2, np.nan, 0],
...                    [3, 4, np.nan, 1],
...                    [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan],
...                    [np.nan, 3, np.nan, 4]],
...                   columns=list("ABCD"))
>>> df
     A    B   C    D
0  NaN  2.0 NaN  0.0
1  3.0  4.0 NaN  1.0
2  NaN  NaN NaN  NaN
3  NaN  3.0 NaN  4.0

用0填充

df.fillna(0)
     A    B    C    D
0  0.0  2.0  0.0  0.0
1  3.0  4.0  0.0  1.0
2  0.0  0.0  0.0  0.0
3  0.0  3.0  0.0  4.0

用字典填充（不同的列用不同的填充方式）

>>> values = {"A": 0, "B": 1, "C": 2, "D": 3}
>>> df.fillna(value=values)
     A    B    C    D
0  0.0  2.0  2.0  0.0
1  3.0  4.0  2.0  1.0
2  0.0  1.0  2.0  3.0
3  0.0  3.0  2.0  4.0

只替换第一个NaN元素

>>> df.fillna(value=values, limit=1)
     A    B    C    D
0  0.0  2.0  2.0  0.0
1  3.0  4.0  NaN  1.0
2  NaN  1.0  NaN  3.0
3  NaN  3.0  NaN  4.0

用dataframe填充（只有相同的列名才会填充）

>>> df2 = pd.DataFrame(np.zeros((4, 4)), columns=list("ABCE"))
>>> df.fillna(df2)
     A    B    C    D
0  0.0  2.0  0.0  0.0
1  3.0  4.0  0.0  1.0
2  0.0  0.0  0.0  NaN
3  0.0  3.0  0.0  4.0