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 None。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...
在Pandas中处理缺失值时,fillna方法是一个常用的工具。选择最佳的填充方法取决于数据的性质和业务需求。以下是一些常见的填充方法及其适用场景: 常数填充:使用一个常数值填充缺失值。 前向填充(ffill):使用前一个非缺失值填充缺失值。 后向填充(bfill):使用后一个非缺失值填充缺失值。
2.method = ‘bflii’/‘backfill’:用下一个非缺失值填充该缺失值 df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(5,5))) df2.iloc[1:4,3] = None df2.iloc[2:4,4] = None print(df2) print ("---") print(df2.fillna(method='bfill')) 运行结果: 0 1 2 3 4 0 1 0 4 1.0 3.0 ...
fillna这个函数不仅可以使用在DataFrame上,也可以使用在Series上,所以我们可以针对DataFrame中的某一列或者是某些列进行填充: 除了可以计算出均值、最大最小值等各种值来进行填充之外,还可以指定使用缺失值的前一行或者是后一行的值来填充。实现这个功能需要用到method这个参数,它有两个接收值,ffill表示用前一行的值来进...
除了可以计算出均值、最大最小值等各种值来进行填充之外,还可以指定使用缺失值的前一行或者是后一行的值来填充。实现这个功能需要用到method这个参数,它有两个接收值,ffill表示用前一行的值来进行填充,bfill表示使用后一行的值填充。 我们可以看到,当我们使用ffill填充的时候,对于第一行的数据来说由于它没有前一行了...
# 等同于:data.fillna(method='bfill') b = data.bfill() 空值处理 ''' data.dropna(参数) axis=1 # 1-表示对列操作,0-对行操作,默认值 how #与thresh二选一使用 how='any' # 只要出现NaN就删除整行或者整列数据 how='all' # 必须整行或整列所有的值都是NaN才删除 thresh #与how二选一使用 ...
这些方法可以通过传递参数给fillna()方法来实现。 以下是使用前向填充和后向填充的示例代码: # 前向填充(使用前一个有效值填充) df_ffilled = df.fillna(method='ffill') print(df_ffilled) # 后向填充(使用后一个有效值填充) df_bfilled = df.fillna(method='bfill') print(df_bfilled) 输出: A B...
fillna 的method方法可以控制参数的填充方式,是向上填充:将缺失值填充为该列中它上一个未缺失值;向下填充相反 method : {‘backfill', ‘bfill', ‘pad', ‘ffill', None}, default None pad / ffill: 向下自动填充 backfill / bfill: 向上自动填充 ...
>>> df.fillna(method='bfill') one two three a 1.0 1 8.0 b 2.0 3 3.0 c 3.0 2 3.0 d NaN 7 3.0(3)对不同列的缺失值使用不同的值进行填补可以使用字典的方式,如下:1 2 3 4 5 6 >>> df.fillna({'one':1,'three':3}) one two three a 1.0 1 8.0 b 2.0 3 3.0 c 3.0 2 3.0 d...
df.fillna(method='bfill') ``` 5.按列进行填充: ```python df.fillna(method='ffill', axis=0) ``` 6.按行进行填充: ```python df.fillna(method='bfill', axis=1) ``` 7.将填充操作应用于原始数据: ```python df.fillna(value=0, inplace=True) ``` 总之,fillna方法是Pandas中用于填充缺失...