fillna函数是pandas库中的一个方法，它用于填充缺失值（NaN）或者替换指定值。
fillna()方法的常见用法如下：
填充缺失值为指定值：df.fillna(value)这个方法将缺失值填充为指定的值value。
使用前一个非缺失值填充：df.fillna(method='ffill')这个方法将缺失值填充为前一个非缺失值。
使用后一个非缺失值填充：df.fillna(method='bfill')这个方法将缺失值填充为后一个非缺失值。
在指定列中填充缺失值：df[column_name].fillna(value)这个方法将指定列column_name中的缺失值填充为指定的值value。
在指定列中使用前一个非缺失值填充：df[column_name].fillna(method='ffill')这个方法将指定列column_name中的缺失值填充为前一个非缺失值。
在指定列中使用后一个非缺失值填充：df[column_name].fillna(method='bfill')这个方法将指定列column_name中的缺失值填充为后一个非缺失值。
除了上述常见用法外，fillna()方法还可以接受其他参数，如inplace、limit等，用于指定填充方式和限制填充数量等。
注意：fillna()方法不会修改原始的DataFrame，而是返回一个新的填充后的DataFrame。如果想要修改原始的DataFrame，可以使用参数inplace=True。
