在上述代码中,我们首先创建了一个包含缺失值的数据帧df。然后,使用fillna()方法结合method参数来选择填充方法,将缺失值进行填充。填充后的结果分别保存在df_bfill和df_ffill中。 数据帧填充的应用场景包括但不限于: 数据清洗:在进行数据清洗时,经常会遇到缺失值的情况,填充缺失值可以保证后续分析的准确性。
函数形式：fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, ...
我有如下数据,新的pandas版本在fillna/ffill/bfill操作后不保留分组列。有没有一种方法可以将数据分组? data = """one;two;three 1;1;10 1;1;nan 1;1;nan 1;2;nan 1;2;20 1;2;nan 1;3;nan 1;3;nan""" df = pd.read_csv(io.StringIO(data), sep=";") print(df) one two three 0 1...
downcast:指定一个值字典,用于向下转换列的数据类型。 df.fillna(0)df.fillna(method='ffill')df.fillna(method='bfill')df.interpolate() 需要注意的是,fillna()方法返回一个新的DataFrame,并不修改原始的DataFrame。如果想修改原始的DataFrame,可以使用inplace参数并将其设置为True。 df.fillna(0, inplace=True)...
我想要fill的nan值,用一个顺序。我想先线性插值,然后向前填充,然后反向填充。我目前有: f_2_impute = [x for x in cl_data.columns if cl_data[x].dtypes != 'O' and 'total' not in x and 'year' not in x] def ffbf(x): return x.ffill().bfill() ...
对于升采样来说,resample()与asfreq()是等效的。对于空置采样点都会用NaN来进行填充。就像pd.fillna()方法,asfreq()接受一个参数method可指定缺失值的填充方法。ffill表示与前面的值保持一致,bfill表示与后面的值保持一致等等。 fig,ax=plt.subplots(2,sharex=True) ...
# {'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 values = {'A': 0, 'B': 1, 'C': 2, 'D': 3} df.fillna(value=values) # 为各列填充不同的值 df.fillna(value=values, limit=1) # 只替换第一个 ...
#bfill 向后填充值df.fillna(method ='ffill') Out[205]: 0 1 2 0 1.498980 -0.048566 1.406554 1 1.143778 -0.370818 1.333525 2 -2.557671 -0.370818 0.419188 3 -0.648393 -0.370818 -0.159103 4 0.794345 -0.370818 -0.159103 5 1.814522 -0.370818 -0.159103#可填充最大标识量为2 ...
fillna()方法用于用指定的值或方法填充DataFrame中的缺失值。默认情况下,它用NaN替换缺失的值,也可以指定一个不同的值来代替,一般情况下可以使用以下的参数: value:指定用来填充缺失值的值。可以是标量值,也可以是不同列的值的字典。 method:指定用于填充缺失值的方法。可以是'ffill'(向前填充)或'bfill'(向后填...
fillna 用指定或插方法(如ffill或bfill)填充缺失数据 isnull = isna 返回一个含有布尔的对象,这些布尔表示哪些是缺失/NA,该对象的类型与源类型一样 notnull = notna isnull 的否定式>>>string_data=Series(['aardvark','artichoke',np.nan,'avocado']) ...