第key列的NaN用key对应的value值填充 df1.fillna({0:10,1:20,2:30}) 运行结果: 0 1 2 0 1.0 2.0 3.0 1 10.0 20.0 2.0 2 10.0 20.0 30.0 3 8.0 8.0 30.0 2.2 使用inplace参数 print (df1.fillna(0,inplace=True)) print ("---") print (df1) 运行结果: 在这里插入代码片 2.3 使用method参...
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 01234...
在Pandas中，fillna函数是处理缺失值的重要工具。它的使用涉及到几个关键参数，以满足不同场景的需求。首先，inplace参数用于决定是否直接修改原始数据，True表示会直接修改，False则创建副本进行操作（默认为False）。method参数则控制填充方式，可以是'ffill'（向前填充，用前一个非缺失值），'pad'（向后...
df["College"].fillna("No College", inplace =True) 执行上述代码后,df 变为如下输出: 利用method 参数填充 NaN 下面示例,指定 method 为 ffill,即缺失值的前一个值来填充 NaN,同样针对 College 列进行操作,会看到第 4、5 行的空值变为Georgia State。 importpandasaspd df = pd.read_csv("nba.csv") ...
1 NaN NaN 2.0 2 NaN NaN NaN 3 8.0 8.0 NaN 2.1.2 用字典填充 第key列的NaN用key对应的value值填充 df1.fillna({0:10,1:20,2:30}) 运行结果: 0 1 2 0 1.0 2.0 3.0 1 10.0 20.0 2.0 2 10.0 20.0 30.0 3 8.0 8.0 30.0 2.2 使用inplace参数 ...
fillna()方法返回的是一个新的DataFrame对象,原DataFrame对象不会被修改。如果你想在原地修改DataFrame,可以使用inplace=True参数。 六、练习题 1.创建一个包含缺失值的DataFrame,并使用不同的常数值填充缺失值。 2.为一个包含缺失值的DataFrame的不同列指定不同的填充值。
(1)为所有的NaN的位置填充一个确定值 (2)通过字典为不同的列填充不同的常数 (3)method参数:改变替代值的方式,当为'ffill',表示用前面的值填充,当'bfill'表示用后面的值填充。 (4)axis参数默认为0,即沿着行填充,为1则沿着列填充 (5)传入limit=” “限制填充个数 ...
在pandas中,可以使用fillna()方法来合并替换数据帧中的NaN值。 fillna()方法可以接受一个参数,用于指定替换NaN值的方式。常用的方式有: 使用特定的值替换NaN值:可以传入一个具体的值,用于替换数据帧中的NaN值。例如,df.fillna(0)会将数据帧df中的所有NaN值替换为0。 使用前一个有效值替换NaN值:可以传入method=...
pandas中fillna()方法,能够使用指定的方法填充NA/NaN值。 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 None。定义了填充...
填充缺失值是处理NaN值的一种常见方法。可以使用fillna()函数来填充缺失值。fillna()函数可以接受不同的参数来指定填充方式,例如使用固定值、前向填充、后向填充等。示例代码: df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [5, np.nan, np.nan], 'C': [1, 2, 3]}) df.fillna(value=0)...