inplace參數的取值：True、False

True：直接修改原對象

False：創建一個副本，修改副本，原對象不變（缺省默認）

method參數的取值 ： {‘pad’, ‘ffill’,‘backfill’, ‘bfill’, None}, default None

pad/ffill：用前一個非缺失值去填充該缺失值

backfill/bfill：用下一個非缺失值填充該缺失值

None：指定一個值去替換缺失值（缺省默認這種方式）

limit參數：限制填充個數

axis參數：修改填充方向

#導包
import pandas as pd
import numpy as np
from numpy import nan as NaN

df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]])
df1

代碼結果：

一、不指定任何參數

1. 用常數填充

#一、不指定method參數

#1.用常數填充
print (df1.fillna(100))
print ("-----------------------")
print (df1)

運行結果：

2. 用字典填充

#2.用字典填充
df1.fillna({0:10,1:20,2:30})

運行結果：

二、指定inplace參數

#二、指定inplace參數

print (df1.fillna(0,inplace=True))
print ("-------------------------")
print (df1)

運行結果：

三、指定method參數

1.method = ‘ffill’/’pad’：用前一個非缺失值去填充該缺失值

#三、指定method參數

df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(5,5)))
df2.iloc[1:4,3] = NaN
df2.iloc[2:4,4] = NaN
df2

運行結果：

#1.method = 'ffill'/'pad'：用前一個非缺失值去填充該缺失值

df2.fillna(method='ffill')

運行結果：

2.method = ‘bflii’/’backfill’：用下一個非缺失值填充該缺失值

#2.method = 'bflii'/'backfill'：用下一個非缺失值填充該缺失值

df2.fillna(method='bfill')

運行結果：

四、指定limit參數

#四、指定limit參數

#用下一個非缺失值填充該缺失值
#只填充2個

df2.fillna(method='bfill', limit=2)

運行結果：

五、指定axis參數

#五、指定axis參數

df2.fillna(method="ffill", limit=1, axis=1)

運行結果：

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總結

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