Разница между методами fillna и dropna в Pandas заключается в том, как они обрабатывают пропущенные значения (NaN). 1

dropna() удаляет строки или столбцы, содержащие пропущенные значения, эффективно уменьшая размер фрейма данных или серии. 1

fillna() заменяет отсутствующие значения указанными данными, такими как фиксированное значение, вычисленное значение или путём распространения соседних значений, без изменения размеров фрейма данных. 1

Таким образом, dropna() используется, когда нужно исключить неполные данные, а fillna() — когда нужно сохранить структуру набора данных, заполнив пробелы. 1

По умолчанию dropna() отбрасывает все строки, в которых присутствует хотя бы одно пустое значение. 2