FILLNAは、データフレーム内の欠損値を処理するための非常に便利な機能です。具体的には、以下のようにデータを処理します。 欠損値の置換: FILLNAを使うと、欠損値を特定の値（例えば、0や平均値）で置き換えることができます。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なります。 前方/後方補完: 欠損値の前の値や後の値で埋めることも可能です。これを「前方補完」や「後方補完」と呼びます。例えば、ある時点でのデータが欠けている場合、その前のデータを使って埋めることができます。 条件付き置換: 特定の条件に基づいて欠損値を置き換えることもできます。例えば、特定の列の値が特定の条件を満たす場合にのみ、欠損値を置き換えるといった使い方です。 データの整形: FILLNAを使うことで、データの整形が容易になり、分析や可視化の準備が整います。これにより、データサイエンスや機械学習のプロジェクトでの効率が向上します。 このように、FILLNAはデータのクリーンアップにおいて非常に強力なツールです。使い方をマスターすれば、データ分析の精度がぐっと上がりますよ！