pandas.Series.fillna

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

Заполнение пропущенных значений (NaN) заданным методом

Параметры:

value : скаляр, 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. method : {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, по умолчанию None Метод заполнения пропусков в переиндексированном Series pad / ffill: распространение последнего действительного наблюдения вперед к следующему действительному backfill / bfill: использование следующего действительного наблюдения для заполнения пробела axis : {0, ‘index’} inplace : boolean, по умолчанию False Если True, заполнение происходит на месте. Примечание: это изменит 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. 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 подходящему типу (например, float64 к int64, если возможно)

Возвращает:

filled : Series

См. также

reindex, asfreq