.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：

1. 常数填充：使用一个常数值来填充缺失值。
2. 前向填充：使用缺失值前面的有效值来填充缺失值。
3. 后向填充：使用缺失值后面的有效值来填充缺失值。
4. 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：

1. 灵活性：可以根据不同的需求选择不同的填充方式。
2. 方便性：使用简单的函数调用即可完成缺失值处理。
3. 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：

1. 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。
2. 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。
3. 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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