官方文档： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.fillna.html
当数据中存在NaN缺失值时，我们可以用其他数值替代NaN，主要用到了DataFrame.fillna()方法。
根据官方文档，我们知道fillna有一下几种method：‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None；
那么每一种method都是起什么样的作用呢？
method : {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None
Method to use for filling holes in reindexed Series pad / ffill: propagate last valid observation forward to next valid backfill / bfill: use NEXT valid observation to fill gap
pad/ffill：用前一个非缺失值去填充该缺失值
backfill/bfill：用下一个非缺失值填充该缺失值
None:指定一个值去替换缺失值，比如0
eg: df.Age.fillna(df.Age.mean(),inplace = True) #用平均值来填充