fillna()是最主要的处理方式了。 df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]]) df1 代码结果: 0 1 2 0 1.0 2.0 3.0 1 NaN NaN 2.0 2 NaN NaN NaN 3 8.0 8.0 NaN 用常数填充: df1.fillna(100) 代码结果: 0 1 2 0 1.0 2.0 3.0 1 100.0 100.0 2.0 2 100.0 ...
importpandasaspd# 创建一个包含缺失值的DataFramedata={'A':[1,2,None,4],'B':[None,2,None,4],'C':[1,None,3,None]}df=pd.DataFrame(data)# 使用fillna方法填充缺失值df_filled=df.fillna(0)# 用0填充缺失值print("fillna填充示例:")print(df_filled)# 使用ffill方法填充缺失值df_ffill=df.fill...
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/列的空值, backfill / bfill表示用后面行/列的值,填充当前行/列的空值。 axis:轴。0或’index’,表示按行删除;1或’columns’,表示按列删除。 inplace:是否原地替换。布尔值,默认为False。如果为True,则在原DataFrame上进行操作,返回值为...
使用指定列的前一个值填充缺失值: df_filled= df.fillna(method='ffill', limit=1) 这里的limit=1表示只使用前一个值填充,如果前一个值也是缺失值,则不进行填充。 需要注意的是,fillna()函数默认会返回一个新的DataFrame,原始的DataFrame不会被修改。如果需要直接修改原始的DataFrame,可以使用inplace=True参数: ...
df = pd.DataFrame(data)```现在，我们可以使用`fillna()`函数来填充缺失值。`fillna()`函数接受一...
fillna函数python fillna函数的 fillna函数: 作用:补充缺失值 参数:fillna(inplace,method,limit,axis) 参数解释+代码演示 自定义DataFrame类型的数据 >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> from numpy import nan as NaN >>> df = pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,3],[NaN,NaN,...
简介:【5月更文挑战第20天】在Python的Pandas库中处理DataFrame缺失值,包括查看缺失值(`isnull().sum()`)、填充(`fillna()`:固定值、前向填充、后向填充)、删除(`dropna()`:按行或列)和插值(`interpolate()`:线性、多项式、分段常数)。示例代码展示了这些方法的使用。
0 8.0 0.02.将缺失值替换为前一个非缺失值df.fillna(method='ffill')这个方法将 DataFrame ...
DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs) 1. 参数解释 value:填充的值,可以是具体某个值,也可以用字典形式,或者函数计算出来的值等 axis:填充的方向,axis=0(行),默认;axis=1(列) ...
df.fillna(method='ffill', limit=1)# axis参数通常不用指定,因为对于DataFrame,默认是axis=0(行方向填充)# 如果需要按列(axis=1)填充,也可以指定# df.fillna(value, axis=1)# downcast参数用于在填充后将数据类型向下转换以节省内存,如从float64到int32df_filled_downcast = df.fillna(0, downcast='infer...