pandas.Panel.fillna

Panel.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)

Заполнение пропущенных значений (NA/NaN) указанным методом

Параметры:

значение : скалярное значение, словарь, Series или DataFrame Значение для заполнения пропусков (например, 0), или словарь/Series/DataFrame, указывающий значение для каждого индекса (для Series) или столбца (для DataFrame). (значения, отсутствующие в словаре/Series/DataFrame, не будут заполнены). Это значение не может быть списком. метод : {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, по умолчанию None Метод заполнения пропусков в переиндексированном Series pad / ffill: распространяет последнее действительное наблюдение вперед к следующему действительному backfill / bfill: использует следующее действительное наблюдение для заполнения пробела ось : {0, 1, 2, ‘items’, ‘major_axis’, ‘minor_axis’} inplace : boolean, по умолчанию False Если True, заполняет на месте. Примечание: это изменяет любые другие представления этого объекта (например, срез без копирования для столбца в DataFrame). limit : int, по умолчанию None Если метод указан, это максимальное количество последовательных пропущенных значений для заполнения вперед/назад. Другими словами, если есть пробел с более чем этим числом последовательных пропущенных значений, он будет заполнен только частично. Если метод не указан, это максимальное количество записей по всей оси, где будут заполнены пропущенные значения. downcast : словарь, по умолчанию None словарь item->dtype, что преобразовать, если возможно, или строка ‘infer’, которая попытается преобразовать к соответствующему типу (например, float64 в int64, если возможно)

Возвращаемое значение:

filled : Panel

См. также

reindex, asfreq