df.fillna({1:0,2:0.5}) #对第一列nan值赋0，第二列赋值0.5
df.fillna(method='ffill') #在列方向上以前一个值作为值赋给NaN
值替换replace(...)
# 将df的A列中 -999 全部替换成空值
df['A'].replace(-999, np.nan)
#-999和1000 均替换成空值
obj.replace([-999,1000], np.nan...进行排序，使用order()，默认空值会置于尾部
s = pd.Series([4, 6, np.nan, 2, np.nan])
s.order()
df.sort_values(by=['a','...中某个索引值不存在，会自动补上NaN
df2 = df1.reindex(['a','b','c','d','e'])
# fill_valuse为原先不存在的索引补上默认值，不在是NaN
df2 =...模糊筛选数据(类似SQL中的LIKE)
# 使用正则表达式进行模糊匹配,*匹配0或无限次,?
