fillna()方法是pandas中用于填充缺失数据的主要工具。它可以用指定的值、字典、Series或DataFrame来填充缺失值。1.使用常数值填充缺失数据我们可以使用一个常数值来填充所有的缺失数据。比如，用0来填充缺失值：1python复制代码2# 使用0填充缺失值3 df_filled = df.fillna(0)4 print(df_filled)运行代码后，...
使用特定值填充:你可以使用 fillna() 函数将缺失值替换为特定值。例如,将所有缺失值替换为 0: df.fillna(0, inplace=True) 复制代码 使用前一个值填充:你可以使用 fillna() 函数将缺失值替换为前一个值。例如,使用前一个值填充: df.fillna(method='ffill', inplace=True) 复制代码 使用后一个值填充:你...
#导包 import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]]) df1 代码结果: 0 1 2 0 1.0 2.0 3.0 1 NaN NaN 2.0 2 NaN NaN NaN 3 8.0 8.0 NaN 2.1 常数填充 2.1.1 用常数填充 #1.用常数填充 p...
You could use apply for your columns with checking dtype whether it’s numeric or not by checking dtype.kind : res = df.apply(lambda x: x.fillna(0) if x.dtype.kind in 'biufc' else x.fillna('.')) print(res) A B City Name 0 1.0 0.25 Seattle Jack 1 2.1 0.00 SF Sue 2 0....
在Pandas中,fillna()函数用于填充缺失值。它可以根据不同的需求选择最佳的填充方法。 首先,我们需要了解fillna()函数的参数。常用的参数包括value、method和limit。 ...
在Pandas中，fillna函数是处理缺失值的重要工具。它的使用涉及到几个关键参数，以满足不同场景的需求。首先，inplace参数用于决定是否直接修改原始数据，True表示会直接修改，False则创建副本进行操作（默认为False）。method参数则控制填充方式，可以是'ffill'（向前填充，用前一个非缺失值），'pad'（向后...
fillna() 是 Pandas 中常用的处理缺失值 (NaN) 的函数。它可以用指定的值或插值方法来填充 DataFrame 或 Series 中的缺失值。 先初始化一个数据集 dataframe 代码语言:javascript 复制 In[43]:importpandasaspd...:...:df=pd.DataFrame({...:'A':[1,2,None,4],...:'B':[None,2,3,None]...:}...
fillna函数是pandas库中用于处理缺失值的一个方法。它可以用指定的值、方法或字典来填充数据集中的空值。它的基本语法如下: DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, d…
pandas中fillna用法 在使用Pandas进行数据分析和处理时,经常会遇到缺失数据的情况。而fillna方法是Pandas提供的一种方法,用于填充缺失值,使数据更完整。在本文中,我们将详细介绍fillna的用法以及常见的参数选项。 fillna方法的基本语法如下: ``` DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, ...
通常使用 NA('not available')来代指缺失值 在Pandas的数据结构中,缺失值使用 NaN('Not a Number')进行标识除了汇总统计方法,还可以使用isnull()来对数据中缺失的样本占比、特征大致的缺失情况进行了解。+ View Code 二、缺失值填充---fillna()使用fillna()方法进行缺失值填补...