pandas.api.extensions.ExtensionArray.fillna#

ExtensionArray.fillna(значение=None, метод=None, limit=None, copy=True)[источник]#

Заполнить значения NA/NaN с использованием указанного метода.

Параметры:

значениескаляр, массивоподобный

Если передано скалярное значение, оно используется для заполнения всех пропущенных значений. В качестве альтернативы может быть предоставлено значение в виде массива. Ожидается, что массив будет иметь ту же длину, что и 'self'.

метод{‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, по умолчанию None

Метод для заполнения пропусков в переиндексированных Series:

pad / ffill: распространяет последнее допустимое наблюдение вперед до следующего допустимого.
обратное заполнение / bfill: использовать СЛЕДУЮЩЕЕ допустимое наблюдение для заполнения пропуска.

Устарело с версии 2.1.0.

limitint, по умолчанию None

Если указан метод, это максимальное количество последовательных значений NaN для заполнения вперед/назад. Другими словами, если есть промежуток 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.

Устарело с версии 2.1.0.

copybool, по умолчанию True

Следует ли создавать копию данных перед заполнением. Если False, то оригинал должен быть изменён, и новая память не должна выделяться. Для подклассов ExtensionArray, которые не могут этого сделать, на усмотрение автора — игнорировать «copy=False» или вызвать ошибку. Базовая реализация класса игнорирует ключевое слово в случаях pad/backfill.

Возвращает:

ExtensionArray: С заполненными NA/NaN.

Примеры

>>> arr = pd.array([np.nan, np.nan, 2, 3, np.nan, np.nan])
>>> arr.fillna(0)

[0, 0, 2, 3, 0, 0]
Length: 6, dtype: Int64