pandas.DataFrame.fillna

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

Заполнение пропущенных значений (NA/NaN) указанным методом

Параметры:

value : скаляр, словарь, Series или DataFrame Значение для заполнения пропусков (например, 0), либо словарь/Series/DataFrame со значениями, указывающими, 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. method : {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, по умолчанию None Метод для заполнения пропусков в переиндексированной Series. pad / ffill: распространяет последнее действительное наблюдение вперед к следующему действительному backfill / bfill: использует следующее действительное наблюдение для заполнения промежутка axis : {0 или ‘index’, 1 или ‘columns’} inplace : булево, по умолчанию False Если True, заполняет на месте. Примечание: это изменит любые другие представления этого объекта (например, некопируемый срез для столбца в DataFrame). limit : целое число, по умолчанию None Если указан метод, это максимальное количество последовательных пропущенных значений для заполнения вперёд/назад. Другими словами, если есть пробел с количеством последовательных пропущенных значений больше этого числа, он будет заполнен только частично. Если метод не указан, это максимальное количество записей по всей оси, где будут заполнены пропущенные значения. Должно быть больше 0, если не None. downcast : словарь, по умолчанию None словарь item->dtype для приведения к меньшему типу, если это возможно, или строка ‘infer’, которая попытается привести к соответствующему типу (например, float64 к int64, если возможно)

Возвращает:

filled : DataFrame

См. также

reindex, asfreq