pandas⽤均值填充nan_pandasdataframe填充NaN（填补缺 失值）的⽅法。。。
在基于 pandas 的 DataFrame 对象进⾏数据处理时(如样本特征的缺省值处理)，可以使⽤ DataFrame 对象的 fillna 函数进⾏填充，同样可以针对指定的列进⾏填补空值，单列的操作是调⽤ Series 对象的 fillna 函数。 fillna 函数
生物阳光DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
fillna 函数将⽤指定的值(value)或⽅式(method)填充 NA/NaN 等空值缺失值。 value
⽤于填充的值，可以是数值、字典、Series 对象 或 DataFrame 对象。
method
当没有指定 value 参数时，可以该参数的内置⽅式填充缺失值，可选项有 {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}，默认值为None；backfill 和 bfill ⽤下⼀个⾮缺失值填充该缺失值，pad 和 ffill ⽤前⼀个⾮缺失值去填充该缺失值。该参数通常和 axis ⼀起使⽤，值得注意的是，method 参数不能与 value 同时出现。VAGUA
axis
指定填充维度，具体指⾏维度或列维度，也可以理解为指定填充的⽅向，可选值有整数 0 或 1，也可以是字符串，选项有 'index' 或
'columns'，0 等同于 'index' 表⽰⾏维度，1 等同于 'columns' 表⽰列维度。
inplace
是否修改原对象的值，True 表⽰修改，默认是 False，表⽰创建⼀个副本，修改副本，原对象不变。 limit
指定填充的个数上限，默认为 None，即不限制。
⽰例
通过常数填充 NaN
填充前：
import pandas as pd
df = pd.read_csv("nba.csv")
DataFrame 对象 df 如下图：
下⾯将如上⽰例的 College 列的 NaN 填充为 'No College'，同时改变原对象的值，代码如下：
import pandas as pd
df = pd.read_csv("nba.csv")
df["College"].fillna("No College", inplace = True)
执⾏上述代码后，df 变为如下输出：
利⽤ method 参数填充 NaN
下⾯⽰例，指定 method 为 ffill，即缺失值的前⼀个值来填充 NaN，同样针对 College 列进⾏操作，会看到第 4、5 ⾏的空值变
磁通量为 Georgia State。
import pandas as pd
df = pd.read_csv("nba.csv")
泰鑫钢管调直机df["College"].fillna(method ='ffill', inplace = True)
起凡左慈输出如下：
调直机防护罩
使⽤ limit 参数设置填充上限
设置 limit 参数为 1，这样只会按序填充完 1 个空值，具体⽰例如下：import pandas as pd
df = pd.read_csv("nba.csv")
df["College"].fillna(method ='ffill', limit = 1, inplace = True)
代码执⾏完结果为只改变了第 4 ⾏数据，第 5 ⾏空值未填充，输出如下：
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