importpandasaspd df = pd.read_csv("nba.csv") DataFrame 对象 df 如下图: 下面将如上示例的 College 列的 NaN 填充为 'No College',同时改变原对象的值,代码如下: importpandasaspd df = pd.read_csv("nba.csv") df["College"].fillna("No College", inplace =True) 执行上述代码后,df 变为如下...
fillna(df.median()) # 打印填充后的DataFrame print(df_filled) 在上面的代码中,我们首先创建了一个包含缺失值的DataFrame。然后,我们使用fillna函数并传递df.median()作为参数,将缺失值替换为各列的中位数。最后,我们打印填充后的DataFrame。需要注意的是,在使用fillna函数时,如果DataFrame中的某一列没有缺失值,...
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，...
DataFrame.fillna(self, value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs) 使用指定的方法填充NA/NaN值。 参数: value:scalar(标量),dict,Series, 或DataFrame 用于填充孔的值(例如0), 或者是dict / Series / DataFrame的值, 该值指定用于每个索引(对于Series) 或...
pandas.DataFrame.fillna()函数的作用是将数据帧(DataFrame)中的缺失值(NaN值)用指定的值或方法进行填充。具体使用方法如下: DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None) 参数解释: value:要用来填充缺失值的值或字典(第二个实例会详细介绍)。
pandas dataframe fillna()是一个用于填充缺失值的函数。它可以将数据帧中的缺失值(NaN)替换为指定的值或使用不同的填充方法。 在某些情况下,fillna()可能不起作用的原因可能有以下几种: 数据类型不匹配:填充值的数据类型必须与数据帧中的列数据类型匹配。如果填充值的数据类型与列数据类型不匹配,fillna()可能会...
pandas.DataFrame.fillna DataFrame.fillna(value=None,method=None,axis=None,inplace=False,limit=None,downcast=None,**kwargs) 功能:使用指定的方法填充NA / NaN值 参数:value: 变量, 字典, Series, or DataFrame 用于填充缺失值(例如0),或者指定为每个索引(对于Series)或列(对于DataFrame)使用哪个字典/Serise...
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 ...
fillna() 函数是 Pandas 库中的一个重要函数,用于填充 DataFrame 或 Series 中的缺失值(NaN) 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,...
pandas.DataFrame.fillna pandas.DataFrame.fillna 就是给Nan值填充数据的。把NAN值用0替换。