Fill NaN With “0” Using the “DataFrame.replace()” Method Fill NaN With “0” Using the “DataFrame.apply()” Method Method 1: Fill NaN With “0” Using the “DataFrame.fillna()” Method The “DataFrame.fillna()” method is utilized to fill NA/NaN values utilizing particular methods....
# 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...
NaN replaced with '0': one two three a 0.667195 -2.287430 0.261266 b 0.000000 0.000000 0.000000 c 0.568405 -0.860137 -1.784247 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 用临近值填充缺失值 另一个思路是用缺失值附近的值来对其进行填充,这种方法适用于一段连续数据,例如时间序列。pandas提供了pad/fi...
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')) values = {'A':0,'B':1,'C':2,'D'...
0.摘要 pandas中fillna()方法,能够使用指定的方法填充NA/NaN值。 1.函数详解 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 Non...
method:用于填充方法,取值为 {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}。默认为 None。 axis:指定填充方向,取值为 {0, 1, ‘index’, ‘columns’}。0 或‘index’表示按列填充,1 或‘columns’表示按行填充,默认为 None。 inplace:是否直接修改原始 DataFrame。默认为 False。 limit:填充的...
另一种填充缺失值的方法是使用ffill(forward fill)和bfill(backward fill)方法。这两种方法可以分别从前往后和从后往前使用已知的值来填充缺失值。以下是一个示例: importpandasaspdimportnumpyasnp data=pd.Series([1,np.nan,3,np.nan,5])new_data_ffill=data.ffill()new_data_bfill=data.bfill()print(new_...
2.method = ‘bflii’/‘backfill’:用下一个非缺失值填充该缺失值 代码语言:javascript 复制 df2=pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(5,5)))df2.iloc[1:4,3]=None df2.iloc[2:4,4]=Noneprint(df2)print("---")print(df2.fillna(method='bfill')) 运行结果: 代码语言:javascript 复制...
df.replace({'Q1': {0: 100, 4: 400}})# 将指定列里的指定值替换为另一个指定的值 3、填充空值 df.fillna(0)# 将空值全修改为0 # {'backfill', 'bfill', 'pad', 'ffill',None}, 默认为None df.fillna(method='ffill')# 将空值都修改为其前一个值 ...
0 a,A 1 b,B 2 c,C Name: A, dtype: object 将某列的元素合并为一个字符串 d['A'].str.cat(sep=',') 'a,b,c' 2、split() 切分字符串 import numpy as np import pandas as pd d = pd.DataFrame(['a_b_c', 'c_d_e', np.nan, 'f_g_h'],columns = ['A']) ...