FILLNAは、データ分析やデータ処理において非常に便利な機能です。具体的には、欠損値（NaN）を特定の値で埋めるために使用されます。以下にその主な機能をまとめます。 主な機能 欠損値の補完: データセット内のNaN（欠損値）を指定した値で置き換えます。これにより、データの整合性が保たれ、分析や計算がスムーズに行えます。 柔軟な指定: 置き換える値は、数値、文字列、または他の列の値など、さまざまな形式で指定できます。 前方/後方補完: 欠損値を前の値や後の値で埋めることも可能です。これにより、時系列データなどでの補完が容易になります。 使用例 データフレームの整形: Pandasライブラリを使用している場合、のように簡単に欠損値を埋めることができます。 データ分析の前処理: 分析を行う前に、欠損値を適切に処理することで、結果の信頼性を高めることができます。 この機能を活用することで、データの質を向上させ、より正確な分析が可能になります。