pandas.Series.fillna

Series.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs) [source]

Заполнение значений NaN/NA указанным методом

Параметры:

значение : скаляр, словарь, Series или DataFrame Значение, используемое для заполнения пропусков (например, 0), или словарь/Series/DataFrame со значениями, определяющими, какое значение использовать 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: распространение последнего действительного наблюдения вперед до следующего действительного backfill / bfill: использование следующего действительного наблюдения для заполнения пробела ось : {0, ‘индекс’} inplace : boolean, по умолчанию False Если True, заполнение на месте. Примечание: это изменит любые другие представления этого объекта (например, срез без копирования для столбца в DataFrame). лимит : целое число, по умолчанию None Если указан метод, это максимальное количество последовательных значений NaN, которые необходимо заполнять вперед/назад. Другими словами, если есть разрыв с более чем этим количеством последовательных NaN, он будет заполнен только частично. Если метод не указан, это максимальное количество записей вдоль всей оси, где будут заполнены NaN. downcast : словарь, по умолчанию None Словарь item->dtype, который необходимо привести к меньшему типу, если это возможно, или строка ‘infer’, которая будет пытаться привести к соответствующему типу (например, float64 к int64, если это возможно)

Возвращает:

заполненый : Series

См. также

reindex, asfreq