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[column].mean() df[colum...
We'll be working with a dataset containing information about school students, and we will use the fillna() method to fill in missing values with the mean of the column values. We randomly take up the dataset rather than importing from the CSV file, as in Example 1. Open Compiler import ...
可以使用以下代码添加一列数据:df.insert(loc=0, column='列标题', value='列值')其中,loc参数指定要插入的位置,column参数指定列标题,value参数指定列值。 自动填充表格:使用DataFrame的fillna方法来自动填充表格。可以使用以下代码将缺失值填充为指定的值:df.fillna(value='填充值', inplace=True)其中,value参数...
Filling nan in multiple columns in placeFor this purpose, we will use DataFrame.fillna() method inside which we will pass a dictionary of items where the key will reflect the column name and the value will reflect that value with which we will replace the nan values....
通过fillna()方法采用前向填充的方式替换空值或缺失值,示例如下: # 使用前向填充的方式替换空值或缺失值 df.fillna(method='ffill') 1.3 重复值的处理 当数据中出现了重复值,在大多数情况下需要进行删除。 图5 Pandas提供了两个函数专门用来处理数据中的重复值,分别为duplicated()和drop_duplicates()方法。 dupl...
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(value =5555)#填充df 中所有空值数据df.fillna(method ='bfill',axis=0)# 列里的空值取列里空值取前一个填充 4、drop 删除数据 drop 中 axis=0 表示行,axis=1 表示列 删除无用的列,列索引:'name','name1';inplace参数指是否替代原来的df ...
data[column_name].fillna(0, inplace=True,, downcast='infer') # downcast='infer'表示在填充完数据以后,推测出一下这一列的数据类型,并把这一列的数据类型改成最小的够用的数据类型。 # 例如,从float64降格成int64 # 还有一个可选的参数是method,表示如何填充空值。这个参数可选‘bfill’和‘ffill’ #...
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(): ...
temp = pd.DataFrame([dict(zip(*[x.strip('{}').split(',') for x in pair])) for pair in df[['names','values']].to_numpy().tolist()]).fillna('') df[temp.columns] = temp df = df.drop(['names','values'], axis=1) ...