a=np.arange(100,dtype=float).reshape((10,10))foriinrange(len(a)):a[i,:i]=np.nan a[6,0]=100.0d=pd.DataFrame(data=a)print(d) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #用0填补空值print(d.fillna(value=0)) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 用前一行...
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...
缺失值填充fillna 有时候处理数据的时候,我们可以直接删除缺失值;但有时为了数据的完整性,我们需要对缺失值进行填充: 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...
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")...
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: ...
其基本语法为：```pythonDataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit...
填充缺失值：可以使用fillna()方法填充缺失值。例如：# 用0填充age列中的缺失值 df['age'].fillna(0, inplace=True)删除重复值：可以使用drop_duplicates()方法删除重复值。例如：# 删除重复的行（基于name列） df.drop_duplicates(subset='name', inplace=True)数据可视化 Pandas的DataFrame也可以轻松地进行...
data.dropna(axis=0,inplace=True) (2).删除含空值的列,在dropna()中加参数axis=1. data.dropna(axis=1,inplace=True) 2.填充 对于缺失的地方,也可以填入一个值使之不再空缺。通常填0、指定字符、中位数、均值、相邻值或拟合值。 (1).填充0 data.fillna(0,inplace=True) (2) 填充指定字符 data.fi...
fillna函数是pandas库中用来填充缺失值的方法。其主要用法是填充DataFrame或Series对象中的缺失值。 语法: 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...