在使用.reset_index创建DataFrame之后，使用fillna()

()函数可以将数据框中的缺失值（NaN）替换为指定的值或方法。

fillna()函数的语法如下：

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

参数说明：

• value：要用于替换缺失值的值，可以是标量、字典、Series或DataFrame。默认为None。
• method：用于填充缺失值的方法，可以是以下值之一：
  • 'backfill'或'bfill'：使用后向填充的方式，用缺失值的下一个非缺失值进行填充。
  • 'pad'或'ffill'：使用前向填充的方式，用缺失值的上一个非缺失值进行填充。
• axis：指定填充的轴，可以是0或1，默认为0，表示按列填充。
• inplace：是否在原数据框上进行修改，如果为True，则直接在原数据框上进行填充，返回None；如果为False，则返回填充后的新数据框。默认为False。
• limit：在使用method填充时，指定连续缺失值的最大填充次数。
• downcast：指定填充后的数据类型，可以是'infer'、'integer'、'signed'、'unsigned'、'float'等。

使用示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 2, 3, None, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用fillna()函数将缺失值替换为指定值
df_filled = df.fillna(0)
print(df_filled)

# 使用fillna()函数将缺失值使用前向填充的方式进行填充
df_filled_ffill = df.fillna(method='ffill')
print(df_filled_ffill)

# 使用fillna()函数将缺失值使用后向填充的方式进行填充
df_filled_bfill = df.fillna(method='bfill')
print(df_filled_bfill)

输出结果：

     A    B
0  1.0  0.0
1  2.0  2.0
2  0.0  3.0
3  4.0  0.0
4  5.0  5.0

     A    B
0  1.0  NaN
1  2.0  2.0
2  2.0  3.0
3  4.0  3.0
4  5.0  5.0

     A    B
0  1.0  2.0
1  2.0  2.0
2  4.0  3.0
3  4.0  5.0
4  5.0  5.0

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