LeetCode-2887. 填充缺失值

2887. 填充缺失值

DataFrame products
+-------------+--------+
| Column Name | Type   |
+-------------+--------+
| name        | object |
| quantity    | int    |
| price       | int    |
+-------------+--------+
编写一个解决方案，在 quantity 列中将缺失的值填充为 0。

返回结果如下示例所示。

示例 1：
输入：
+-----------------+----------+-------+
| name            | quantity | price |
+-----------------+----------+-------+
| Wristwatch      | 32       | 135   |
| WirelessEarbuds | None     | 821   |
| GolfClubs       | None     | 9319  |
| Printer         | 849      | 3051  |
+-----------------+----------+-------+
输出：
+-----------------+----------+-------+
| name            | quantity | price |
+-----------------+----------+-------+
| Wristwatch      | 32       | 135   |
| WirelessEarbuds | 0        | 821   |
| GolfClubs       | 0        | 9319  |
| Printer         | 849      | 3051  |
+-----------------+----------+-------+
解释：
Toaster 和 Headphones 的数量被填充为 0。

import pandas as pd


def fillMissingValues(products: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    products['quantity'].fillna(axis=0, value=0, inplace=True)
    return products
# fillna 函数: fillna 是 Pandas 库中的一个函数，主要用于 Pandas Series 和 DataFrame 对象。主要用途是使用它来替换 None(或通常的 DataFrame 表示形式中的 NaN)值。
#   value: 要将缺失值替换为的标量值、字典、Series 或 DataFrame。
#   method: 可选参数，用于指定插值方法。例如，'ffill' 表示用前一个非缺失值来填充缺失值，'bfill' 表示用后一个非缺失值来填充缺失值。
#   axis: 可选参数，用于指定沿着哪个轴进行填充。0表示沿着行的方向填充，1表示沿着列的方向填充。
#   inplace: 可选参数，默认为 False。如果设置为 True，则在原地修改 DataFrame，而不返回副本。
#   limit: 可选参数，用于指定连续缺失值的最大填充次数。
#   downcast: 可选参数，用于按照可能的方式减少填充值的精度。