在Pandas中,可以使用fillna函数进行填充。 df=pd.DataFrame({'A':[1,2,np.nan],'B':[5,np.nan,np.nan],'C':[1,2,3]})# 使用常数填充缺失值df.fillna(value=0,inplace=True)df df=pd.DataFrame({'A':[1,2,np.nan],'B':[5,np.nan,np.nan],'C':[1,2,3]})# 使用均值填充缺失值df...
根据另一列向后填充缺失值:假设需要根据列A向后填充列B的缺失值,可以使用以下代码实现:df['B'] = df['B'].fillna(method='bfill')上述代码中,使用了fillna()函数,并指定了method参数为'bfill',表示使用后向填充的方式来填充缺失值。 查看结果:可以使用以下代码查看填充后的结果:print(df) Pandas的优...
mode()[0] df[column].fillna(mode, inplace=True) else: # 对于数值数据,选择最佳填充方法 if df[column].isnull().sum() / len(df[column]) < 0.1: # 如果缺失值少于10%,使用前向填充 df[column].fillna(method='ffill', inplace=True) else: # 如果缺失值多于10%,使用均值填充 mean = df...
fillna()也可以用更合适的值替换缺失的值,例如平均值、中位数或自定义值。# Fill missing values in the dataset with a specific valuedf = df.fillna(0)# Replace missing values in the dataset with mediandf = df.fillna(df.median())# Replace missing values in Order Quantity column with the mean...
# 检查缺失值df.isnull() # 删除有缺失值的行df.dropna()# 用特定值填充缺失值df.fillna(value) # 插入缺失值df.interpolate()# 检查重复行df.duplicated()# 删除重复行df.drop_duplicates()# 计算z分数z_scores = (df - df.mean()) / df.std()# 根据z分数识别离群值 = df[z_scores > threshold...
data['Native Country'].fillna(data['Native Country'].mode(), inplace=True) 但是,当我计算缺失值时: for col_name in data.columns: print ("column:",col_name,".Missing:",sum(data[col_name].isnull())) 它仍然为 Native Country 列提供相同数量的 NaN 值。 原文由 Jim 发布,翻译遵循 CC...
df.fillna(33) # 填充其他数值 1. 方法2:填充统计值 df1 = df.copy() # 方便演示,生成副本 1. df1["A"].mean() 1. 4.714285714285714 1. (1+2+4+5+6+7+8) / 7 1. 4.714285714285714 1. # 每列的空值填充各自的均值 for column in df1.columns.tolist(): ...
df["missing_col"] = df["missing_col"].fillna(0).astype('int') df output 最后的则是“money_col”这一列,我们看到当中有货币符号,因此第一步我们要做的则是将这些货币符号给替换掉,然后再进行数据类型的转换,代码如下 df['money_replace'] = df['money_col'].str.replace('£', '').str.rep...
fillna(): 使用指定的值或方法填充缺失值。 python 复制代码 # 使用0填充缺失值 df_filled = df.fillna(0) # 使用前一行的数据填充缺失值 df_filled = df.fillna(method='ffill') 重复值处理 对于数据中的重复行,我们可以使用drop_duplicates()函数进行删除。
或者你可以用assignment做同样的事情: