Формула «fillna» обычно используется при манипулировании и анализе данных, особенно в области науки о данных и программирования. Обычно он используется для заполнения отсутствующих или нулевых значений в наборе данных указанным значением или рассчитанным значением на основе определенных критериев. Вот несколько методов, которые можно использовать для заполнения пропущенных значений с помощью формулы «fillna»:

1. Заполнить постоянным значением. Вы можете использовать формулу «fillna», чтобы заменить отсутствующие значения постоянным значением по вашему выбору. Например, вы можете заполнить все пропущенные значения нулем, определенным числом или строкой.

2. Заполнение вперед (ffill) или заполнение назад (bfill): формулу «fillna» можно использовать для распространения ненулевых значений вперед (ffill) или назад (bfill) для замены отсутствующих значений. Этот метод полезен при работе с временными рядами или последовательными данными, где пропущенные значения могут быть заполнены самым последним предыдущим значением или следующим доступным значением.

3. Заполнить средним значением, медианой или модой. Формулу «fillna» можно использовать для заполнения пропущенных значений сводной статистикой, такой как среднее значение, медиана или мода доступных данных. Этот подход может быть полезен для сохранения общего распределения и характеристик набора данных.

4. Интерполяция. Формула «fillna» может выполнять интерполяцию для оценки недостающих значений на основе значений соседних точек данных. Методы интерполяции включают, среди прочего, линейную интерполяцию, полиномиальную интерполяцию и сплайн-интерполяцию.

5. Условное заполнение. С помощью формулы «fillna» вы можете заполнить недостающие значения на основе определенных условий или критериев. Например, вы можете заполнить недостающие значения в столбце на основе значений в другом столбце или применить разные стратегии заполнения для разных подмножеств данных.

6. Вменение на основе машинного обучения. В некоторых случаях можно использовать алгоритмы машинного обучения, такие как регрессия или деревья решений, для прогнозирования пропущенных значений и заполнения их с помощью формулы «fillna». Этот подход может быть более сложным и точным, но требует достаточного количества соответствующих данных.