在Python的数据处理中，`fillna()`和`_fillna`这两个函数常常被用来处理缺失值（NaN）。它们都是pandas库中的重要工具，能够帮助我们更高效地进行数据清洗。接下来，让我们一起看看这两个函数的具体用法吧！👍

首先，我们来看`fillna()`函数。这个函数非常强大，它允许用户指定一个替换缺失值的策略。例如，我们可以用平均值、中位数或者特定的值来填充缺失值。这使得数据集更加完整，便于后续分析。📊

```python

import pandas as pd

创建一个包含缺失值的数据框

df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, None], "B": [4, None, 6]})

使用均值填充缺失值

df.fillna(df.mean(), inplace=True)

```

然后是`_fillna`函数。这个函数的功能与`fillna()`类似，但使用方式略有不同。通常情况下，它会自动选择一种最适合当前数据集的方法来填充缺失值，无需用户手动指定。这大大简化了数据预处理的过程。🔧

```python

使用自动填充方法

df._fillna(inplace=True)

```

总之，无论是`fillna()`还是`_fillna`，它们都是处理缺失值的好帮手。掌握这些技巧，可以让你的数据处理工作事半功倍！🚀

希望这篇简短的介绍对你有所帮助！如果有任何问题或需要进一步了解的地方，请随时提问！👋