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.fillna清空整个列，而不是替换空值

.fillna是Pandas库中的一个函数，用于填充数据中的缺失值。它可以用来清空整个列，而不是替换空值。

概念： fillna是一个用于数据处理的函数，用于填充缺失值或NaN（Not a Number）值。在数据分析和预处理过程中，经常会遇到缺失值的情况，而fillna函数可以帮助我们处理这些缺失值。

分类： fillna函数可以根据不同的需求进行分类，常见的分类包括：

常数填充：使用一个常数值来填充缺失值。
前向填充：使用缺失值前面的有效值来填充缺失值。
后向填充：使用缺失值后面的有效值来填充缺失值。
插值填充：根据缺失值前后的有效值进行插值计算，然后填充缺失值。

优势：使用fillna函数进行缺失值处理的优势包括：

灵活性：可以根据不同的需求选择不同的填充方式。
方便性：使用简单的函数调用即可完成缺失值处理。
数据完整性：填充缺失值可以保持数据的完整性，避免在后续分析中出现错误或偏差。

应用场景： fillna函数可以在各种数据处理场景中使用，例如：

数据清洗：在数据清洗过程中，经常会遇到缺失值，使用fillna函数可以填充这些缺失值，使数据更加完整。
特征工程：在特征工程中，填充缺失值是一个重要的步骤，可以使用fillna函数根据数据的特点进行填充，提高模型的准确性。
数据分析：在数据分析过程中，缺失值会对结果产生影响，使用fillna函数可以处理缺失值，保证分析结果的准确性。

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注意：根据要求，本答案不涉及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等品牌商。

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定义了填充空值的方法， pad / ffill表示用前面行/列的值，填充当前行/列的空值， backfill / bfill表示用后面行/列的值，填充当前行/列的空值。 axis：轴。...0或’index’，表示按行删除；1或’columns’，表示按列删除。 inplace：是否原地替换。布尔值，默认为False。...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）。...print(d.fillna(value=0)) # 用前一行的值填补空值 print(d.fillna(method='pad',axis=0)) # 用后一列的值填补空值 print(d.fillna...(method='backfill', axis=1)) # 连续空值，最多填补3个 print(d.fillna(method='ffill',axis=0, limit=3)) # 每条轴上，最多填补

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使用Python建立你数据科学的“肌肉记忆”

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我们发现使用了dropna之后，出现了空值的行都被抛弃了。只保留了没有空值的行，有时候我们希望抛弃是的列而不是行，这个时候我们可以通过传入axis参数进行控制。 ?...fillna pandas除了可以drop含有空值的数据之外，当然也可以用来填充空值，事实上这也是最常用的方法。我们可以很简单地传入一个具体的值用来填充： ?...fillna会返回一个新的DataFrame，其中所有的Nan值会被替换成我们指定的值。...df3.fillna(3, inplace=True) 除了填充具体的值以外，我们也可以和一些计算结合起来算出来应该填充的值。比如说我们可以计算出某一列的均值、最大值、最小值等各种计算来填充。...fillna这个函数不仅可以使用在DataFrame上，也可以使用在Series上，所以我们可以针对DataFrame中的某一列或者是某些列进行填充： ?

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