Pandas fillna函数详解：处理缺失值的强大工具

缺失值是数据分析中常见的问题之一，而Pandas的fillna函数则是一个强大且灵活的工具，用于处理缺失值。本文将详细介绍fillna函数的用法，并提供相应的源代码示例。

fillna函数的基本语法如下：

DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None)

下面我们将逐个解释fillna函数的各个参数。

1. value参数：
   value参数用于指定用于填充缺失值的值。可以是一个具体的数值，或是一个字典、Series或DataFrame，其中包含列名与对应的填充值。如果不指定value参数，则会使用默认值None。

以下是一个示例，演示如何使用具体数值填充缺失值：

import pandas as pd

data = {
   
   'A': [1