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...
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 ...
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,NaN]]) >>> df 0 1 2 0 1.0 2.0 3.0 1 NaN NaN 3.0...
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: ...
fillna( value=None, #以固定值填充 method=None, #ffill用前面数据填,bfill用后面值填充 axis=None, #填充方向 inplace=False, #是否代替原对象 limit=None, #最多填充多少nan downcast=None, **kwargs, ) 数据转换 移除重复数据 DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series,表示各行是否是重复行(前面出现...
pythondataframe向下向上填充,fillna和ffill的⽅法 ⾸先新建⼀个dataframe：In[8]: df = pd.DataFrame({'name':list('ABCDA'),'house':[1,1,2,3,3],'date':['2010-01-01','2010-06-09','2011-12-03','2011-04-05','2012-03-23']})In[9]: df Out[9]:date house name 0 2010-01...
读取操作可以由pandas模块实现,通常直接读一个excel或csv文件,创建为DataFrame对象,模块中的dropna方法和fillna方法可以实现对缺失值的删除和填充。 现有下列数据文件,文件命名为testdata.xlsx,对它进行缺失值处理。 读取数据: importpandasaspd data = pd.read_excel("./testdata.xlsx")...
DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None) 复制代码 参数说明: value:要用来填充缺失值的值,可以是具体的数值、字典、Series或DataFrame。 method:填充缺失值的方法,可以是’ffill’(用前一个非缺失值填充)、‘bfill’(用后一个非缺失值填充)等。 axis...
本案例可以将fillna()方法的method参数设置设置为ffill,来使用缺失值前面的值进行填充。代码及运行结果如下: 这里的前后指的是上下 【例】请利用二次多项式插值法对df数据中item2列的缺失值进行填充。 关键技术:interpolate方法及其order参数。 在该案例中,将interpolate方法中的参数order设置为2即可满足要求。具体代码...
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) ...