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...
函数形式:fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs) 参数: value:用于填充的空值的值。 method: {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None。定义了填充空值的方法, pad / ffill表示用前面行/列的值,填充当前行/列的...
print (df1.fillna(0,inplace=True)) print ("---") print (df1) 运行结果: 在这里插入代码片 2.3 使用method参数 1.method = 'ffill'/'pad':用前一个非缺失值去填充该缺失值 df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(5,5))) df2.iloc[1:4,3] = None df2.iloc[2:4,4] = None pr...
fillna(method='ffill') A B C D 0 NaN 2.0 NaN 0 1 3.0 4.0 NaN 1 2 3.0 4.0 NaN 5 3 3.0 3.0 NaN 4 >>>df.fillna(method='bfill') A B C D 0 3.0 2.0 NaN 0 1 3.0 4.0 NaN 1 2 NaN 3.0 NaN 5 3 NaN 3.0 NaN 4 # Replace all NaN elements in column ‘A’,‘B’,‘C’...
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...
print(df.fillna(method='ffill')) 3)使用字典按列替换NaN元素 importpandasaspdimportnumpyasnp df = pd.DataFrame([[np.nan,2, np.nan,0], [3,4, np.nan,1], [np.nan, np.nan, np.nan,5], [np.nan,3, np.nan,4]], columns=list('ABCD')) ...
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...
fillna是Pandas库中用于填充缺失数据的方法。在数据分析和处理领域,缺失值是一个普遍存在的问题,它们可能由于各种原因产生,如数据收集过程中的遗漏、数据录入错误或数据转换过程中的不匹配等。Pandas库作为Python中强大的数据分析工具,提供了fillna方法来帮助用户灵活地处理这些缺失值,从而...
importpandasaspd df = pd.read_csv("nba.csv") df["College"].fillna(method ='ffill', inplace =True) 输出如下: 使用limit 参数设置填充上限 设置limit 参数为 1,这样只会按序填充完 1 个空值,具体示例如下: importpandasaspd df = pd.read_csv("nba.csv") ...
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)。