python进行表格处理时，经常遇到空值需要做特定替换，pandas专门提供了这样的功能。
fillna()方法
函数形式：fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)[^1]
- value：用于填充的空值的值。
- method： {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None。定义了填充空值的方法， pad / ffill表示用前面行/列的值，填充当前行/列的空值， backfill / bfill表示用后面行/列的值，填充当前行/列的空值。
- axis：轴。0或’index’，表示按行删除；1或’columns’，表示按列删除。
- inplace：是否原地替换。布尔值，默认为False。如果为True，则在原DataFrame上进行操作，返回值为None。
- limit：int， default None。如果method被指定，对于连续的空值，这段连续区域，最多填充前 limit 个空值（如果存在多段连续区域，每段最多填充前 limit 个空值）。如果method未被指定， 在该axis下，最多填充前 limit 个空值（不论空值连续区间是否间断）
- downcast：dict, default is None，字典中的项为，为类型向下转换规则。或者为字符串“infer”，此时会在合适的等价类型之间进行向下转换，比如float64 to int64 if possible。
示例
matrix_data.fillna(value=0)
替换前
替换后
[^1]: https://blog.csdn.net/qq_17753903/article/details/89892631