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/列的空值, backfill / bfill表示用后面行/列的值,填充当前行/列的空值。 axis:轴。0或’index’,表示按行删除;1或’columns’,表示按列删除。 inplace:是否原地替换。布尔值,默认为False。如果为True,则在原DataFrame上进行操作,返回值为...
通过如下代码,可以构造一个包含缺失值的DataFrame。这里用到一个小技巧,首先我们通过numpy的random方法构造了一个包含随机值的DataFrame,然后,用reindex方法添加了几个新的index,这样DataFrame里新增行的初始值就是NaN了。后面我们都通过这种方法,在原始DataFrame的基础上构造包含缺失值的DataFrame。 代码: import pandas as...
同样,你可以选择用 DataFrame 中之后的值替换NaN值,称之为后向填充。.fillna(method = 'backfill', axis)将通过后向填充 (backfill)方法沿着给定axis使用下个已知值替换NaN值。和前向填充一样,我们可以选择使用行值或列值。我们来看一些示例: # We replace NaN values with the next value in the columnstore...
# Create a DataFrame df=pd.DataFrame([[np.nan,2,3,np.nan], [3,4,np.nan,1], [1,np.nan,np.nan,5], [np.nan,3,np.nan,4]]) # Show the DataFrame print(df) 输出: 代码:用零替换所有 NaN 值 Python3实现 # Filling null values with 0 df=df.replace(np.nan,0) # Show the Dat...
0 三、填充缺少数据 Pandas提供了各种方法来清除缺失的值。fillna()函数可以通过几种方法用非空数据“填充”NA值。 1.用标量值替换NaN 以下程序显示如何用0替换NaN。 importpandas as pdimportnumpy as np df= pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3), index=['a','c','e'],columns=['one','two','thre...
pandas.DataFrame.fillna()function replacesNaNvalues inDataFramewith some certain value. Syntax ofpandas.DataFrame.fillna(): Parameters valuescalar,dict,Series, orDataFrame. Value used to replaceNaNvalues methodbackfill,bfill,pad,ffillorNone. Method used for fillingNaNvalues. ...
pandas.DataFrame.fillna() method is used to fill column (one or multiple columns) containing NA/NaN/None with 0, empty, blank, or any specified values
value:Static, dictionary, array, series or dataframe to fill instead of NaN. method:Method is used if user doesn’t pass any value. Pandas has different methods likebfill,backfillorffillwhich fills the place with value in the Forward index or Previous/Back respectively. ...
本文将会讲解Pandas对于NaN数据的处理方法。 NaN的例子 上面讲到了缺失的数据会被表现为NaN,我们来看一个具体的例子: 我们先来构建一个DF: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [1]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'], ...: co...
DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs) 参数: value :要填充的静态、字典、数组、系列或dataframe,而不是 NaN.method :如果用户不传递任何值,则使用方法。 Pandas 有不同的方法,例如 bfill、backfill 或 ffill,它们分别用 Forward index...