请解释一下pandas中的fillna方法，并举例说明。说明部分请使用两段文字，第一个段落解释方法，第二个段落举例说明。请注意，举例说明的过程中给我们展示实际的代码输出结果。
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`fillna` 是 Pandas 库中的一个方法，用于处理数据集中存在的缺失值。此方法可以将缺失值 replaced 为指定的值或使用某种方式计算的值，如前向填充（将前一个非缺失值copy下来）、后向填充（使用下一个非缺失值）等。`fillna` 方法对于确保数据分析的准确性至关重要，避免因缺失值导致的错误分析结果。

以下是一个简单的 `fillna` 方法使用示例。假设我们有一个包含一些缺失值的数据集（以 Pandas DataFrame 形式表示），我们将使用 `fillna` 来填充缺失值。
```python
import pandas as pd

# 创建带有缺失值的示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, None], 'B': [None, 4, 5], 'C': [6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始 DataFrame:")
print(df)

# 使用平均值填充缺失值
df_filled = df.fillna(df.mean())
print("使用均值填充后的 DataFrame:")
print(df_filled)
```

输出结果如下：
```
原始 DataFrame:
     A    B  C
0  1.0  NaN  6
1  2.0  4.0  7
2  NaN  5.0  8
使用均值填充后的 DataFrame:
     A    B  C
0  1.0  4.5  6
1  2.0  4.0  7
2  1.5  5.0  8
```
在这个示例中，我们先利用包含缺失值的数据构建了一个 DataFrame。随后通过调用 `fillna` 方法并传入 `df.mean()`，即基于每列的平均值来填充缺失值，再次打印DataFrame，观察到所有缺失值已成功用对应列的平均值填充。
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