##### `Series.fillna(value=None, *, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None)` **功能简介:** - 用于填充 Series 中的缺失值（NaN）或指定的缺失值。它可以在 Series 中将缺失值替换为指定的值，从而处理缺失数据。 **参数说明:** - `value`：要用于填充缺失值的标量值、字典、Series 或其他可广播的对象。 - `method`：指定填充方法 - `None`（默认值）：不使用任何特定的填充方法，直接用指定的 `value` 参数填充缺失值。 - `'pad'` 或 `'ffill'`：向前填充（前向填充），使用之前的非缺失值来填充缺失值。 - `'backfill'` 或 `'bfill'`：向后填充（后向填充），使用之后的非缺失值来填充缺失值。 - `axis`：在 DataFrame 中，指定填充的轴。默认为 None，表示在 Series 中填充。 - `inplace`：是否在原地进行填充，默认为 False。 - `limit`：在向前或向后填充时，指定填充的最大数量。 - `downcast`：控制是否尝试降低填充后数据的数据类型。 **返回值:** - 如果 `inplace` 参数为 True，则返回 None。否则，返回一个新的 Series，其中的缺失值已经被填充。 **用法示例:** ```python import pandas as pd # 创建一个示例 Series data = [10, None, None, 20, None, 30, None, 40] series = pd.Series(data) # 使用向前填充方法填充缺失值 forward_filled_series = series.fillna(method='pad') # 使用向后填充方法填充缺失值 backward_filled_series = series.fillna(method='backfill') print("Original Series:") print(series) print("\nForward Filled Series:") print(forward_filled_series) print("\nBackward Filled Series:") print(backward_filled_series) ```