介绍：

在数据分析过程中，空值（NaN）是一个常见的问题。由于许多机器学习算法无法处理空值，因此必须对其进行处理。 fillna() 是一个 Pandas 库中的函数，用来填充缺失的值。 fillna() 函数有多种参数，使其适用于各种应用场景。

df.fillna(-999,inplace=True)

基本介绍

df.fillna(-999,inplace=True) 是一种针对数据框（DataFrame）中的空值进行填充的函数。 inplace=True 参数指定修改原始数据框，而不是创建副本。

用途

这个特定的函数用于将数据帧中的空值替换为指定的常数（在本例中为 -999）。这对于机器学习和数据分析等领域非常有用。

参数解释

• -999：要用于填充空值的值（可以是数字或字符串）。
• inplace=True：指定修改原始数据框，而不是创建副本。

示例

import pandas as pd

# 创建一个包含空值的数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, pd.np.nan], 'B': [3, 4, pd.np.nan, 6], 'C': [pd.np.nan, 7, 8, 9]})

# 使用 fillna() 函数将空值替换为 -999
df.fillna(-999, inplace=True)

# 显示结果
print(df)

输出：

     A    B      C
0  1.0  3.0 -999.0
1  2.0  4.0    7.0
2  3.0 -999.0    8.0
3 -999.0 6.0    9.0

从输出结果可以看出，空值已成功地被替换成了 -999。

以上就是 df.fillna(-999,inplace=True) 的介绍。使用这个函数，可以在数据分析中有效地处理空值，使数据更加完整和准确。