fillna 函数在数据处理中非常常用,特别是在使用 pandas 库进行数据分析时。fillna 函数的主要作用是用指定的值填充数据中的缺失值(NaN)。下面我将详细解释 fillna 函数的用法。 一、基本用法 1. 用单个值填充所有缺失值 你可以使用 fillna(value) 方法,其中 value 是你想要用来填充缺失值的数值或字符串。例如: py...
#五、指定axis参数 df2.fillna(method="ffill", limit=1, axis=1) 运行结果:
fillna函数的核心作用就是填充数据中的缺失值（NaN）。在数据分析过程中，缺失值的存在可能会影响分析结果的准确性和完整性，所以合理填充缺失值至关重要。新版fillna函数在旧版基础上，功能更加丰富和灵活，能更好地满足各种复杂的数据处理需求。简单填充。1. 填充固定值。这是fillna函数最基础的用法。比如有一个...
df.fillna(df.mode().iloc[0], inplace=True) 复制代码 使用插值填充:可以使用插值方法来填充缺失值。例如,使用线性插值: df.interpolate(method='linear', inplace=True) 复制代码 在使用fillna()函数时,可以根据实际需求选择合适的填充策略。注意,填充缺失值是数据预处理的一部分,应该根据数据的特点和分析目标...
fillna函数是pandas库中用于处理数据集中空值的重要函数。其基本语法和关键参数如下：基本语法：DataFrame.fillna 关键参数：value：用于填充空值的值，可以是常数、Series、dict或DataFrame。当使用Series或DataFrame时，必须与调用的DataFrame具有相同的索引。字典中的键为列名，值为对应列的填充值。method：指定...
fillna函数用法 fillna函数用来填充Nan值，该函数主要用于DataFrame 或者Series对象中。fillna()函数默认会使用最靠近数据索引位置而且上方或者下方的非缺失值，对于DataFrame对象，注意仅会替换其中的数字，不会替换字符串类型。fillna函数接受一个value参数，可以接受一个待填充的值，根据指定的value参数，可以使用常量，也...
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函数是pandas库提供的一个非常有用的函数，它的主要功能是填充缺失值。具体用法如下：一、填充指定值 fillna函数最简单的用法就是将缺失值填充为指定值，通过将一个标量传递给fillna函数，可以将所有的缺失值替换为这个标量。二、前向填充和后向填充 除了将缺失值替换为指定值外，fillna函数还可以...
fillna函数是pandas库中用来填补缺失值的函数。它可以将DataFrame中的缺失值(NaN)替换为指定的值,以便数据分析和处理。fillna函数的基本用法如下: df.fillna(value) 复制代码 其中,value是要用来填补缺失值的值,可以是一个具体的值,也可以是一个字典或Series,用来为不同列填充不同的值。例如: import pandas as pd...
pandas中使用fillna函数填充NaN值「建议收藏」 1. 参数解析 1.1 inplace参数 1.2 method参数 1. 参数解析 1.1 inplace参数 取值:True、False True:直接修改原对象 False:创建一个副本,修改副本,原对象不变(缺省默认) 1.2 method参数 取值: {‘pad’, ‘ffill’,‘backfill’, ‘bfill’, None}, default ...