# 连续空值,最多填补3个print(d.fillna(method='ffill',axis=0,limit=3)) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 每条轴上,最多填补3个print(d.fillna(value=-1,axis=0,limit=3))
df1.fillna({0:10,1:20,2:30}) 运行结果: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 01201.02.03.0110.020.02.0210.020.030.038.08.030.0 2.2 使用inplace参数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 print(df1.fillna(0,inplace=True))print("---")print(df1) 运行结果: 代码语...
fillna函数是pandas库中的一个非常实用的函数,它主要用于填充DataFrame或Series中的缺失值(即NaN值)。 参数解释: value:用于填充缺失值的值。可以是单个值,也可以是一个字典,用于指定不同列的不同填充值。 method:填充方法。如果为'ffill',则用前一个非缺失值填充;如果为'bfill',则用后一个非缺失值填充。
df.fillna(df.mean(), inplace=True) 复制代码 使用中位数填充:可以使用缺失值所在列的中位数来填充缺失值。例如: df.fillna(df.median(), inplace=True) 复制代码 使用众数填充:可以使用缺失值所在列的众数来填充缺失值。例如: df.fillna(df.mode().iloc[0], inplace=True) 复制代码 使用插值填充:可以...
在基于 pandas 的 DataFrame 对象进行数据处理时(如样本特征的缺省值处理),可以使用 DataFrame 对象的 fillna 函数进行填充,同样可以针对指定的列进行填补空值,单列的操作是调用 Series 对象的 fillna 函数。 1fillna 函数 2示例 2.1通过常数填充 NaN 2.2利用 method 参数填充 NaN ...
fillna函数的一些用法示例如下: import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [NaN, NaN, 2], [NaN, NaN, NaN], [3, 4, NaN]]) df # 0 1 2 # 0 1.0 2.0 3.0 # 1 NaN NaN 2.0 # 2 NaN NaN NaN # 3 3.0 4.0 NaN # ...
fillna是Pandas库中处理缺失值的核心方法,主要用于将DataFrame或Series中的空值(NaN)替换为特定值或通过预设逻辑填充数据。该方法支持多种参数配置,能够满足数据清洗、预处理等场景中对缺失值的灵活处理需求,是提升数据质量的关键工具之一。 一、基础功能与核心作用 fillna的核心功能是识...
fillna函数是pandas库中用来填充缺失值的方法。其主要用法是填充DataFrame或Series对象中的缺失值。 语法: DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None) 复制代码 参数说明: value:要用来填充缺失值的值,可以是具体的数值、字典、Series或DataFrame。 method:填充...
spark dataframe 的fillna函数等同于na.fill(),na.fill函数底层也是调用fillna,它的作用是填充列值 null 为指定的值,替换的列可以指定,每列的替换规则也可以通过 dict 字典参数设置,非常灵活。 1函数语法 2常用用法 2.1填充数字 2.2填充字符串 2.3填充 bool 值 ...
data={'Name':['Alice','Bob','Charlie','David'],'Age':[24,np.nan,np.nan,25],'City':['New York','Los Angeles','Chicago','pandasdataframe.com']}df=pd.DataFrame(data)df.fillna(method='ffill',limit=1)print(df) Python Copy ...