Pandas: fillna未按预期工作

Pandas是一个基于Python的数据分析库，fillna是其中的一个函数，用于填充数据中的缺失值。然而，有时候我们可能会遇到fillna函数未按预期工作的情况。

在使用fillna函数时，我们需要注意以下几个方面：

1. 参数选择：fillna函数有多个参数可供选择，包括value、method和axis等。我们需要根据具体情况选择合适的参数。例如，如果想要用特定的值填充缺失值，可以使用value参数；如果想要使用前一个非缺失值填充缺失值，可以使用method参数中的ffill选项。
2. 数据类型：fillna函数对于不同的数据类型有不同的处理方式。对于数值型数据，可以使用均值、中位数等统计量填充缺失值；对于分类变量，可以使用众数填充缺失值；对于时间序列数据，可以使用前一个或后一个时间点的值填充缺失值。
3. 缺失值的表示：在Pandas中，缺失值可以用NaN或None表示。在使用fillna函数时，需要确保缺失值的表示方式与数据中的实际缺失值一致。
4. 数据处理顺序：在数据处理过程中，fillna函数的调用顺序可能会影响结果。如果在其他数据处理操作之前调用fillna函数，可能会导致填充的缺失值被后续操作覆盖。

总结起来，当fillna函数未按预期工作时，我们可以检查参数选择、数据类型、缺失值的表示和数据处理顺序等方面，以确定问题所在并进行调整。

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