df.fillna(df.mode().iloc[0], inplace=True) 复制代码 使用插值填充:可以使用插值方法来填充缺失值。例如,使用线性插值: df.interpolate(method='linear', inplace=True) 复制代码 在使用fillna()函数时,可以根据实际需求选择合适的填充策略。注意,填充缺失值是数据预处理的一部分,应该根据数据的特点和分析目标...
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.fillna(0, inplace=True) 这样,原始的DataFrame就会被修改,所有的缺失值都会被填充为...
# 每条轴上,最多填补3个print(d.fillna(value=-1,axis=0,limit=3))
fillna方法是pandas库中的一个数据处理方法,可以用来填充缺失值。其基本语法如下: df.fillna(value,inplace=True) 1. 其中,value是用来填充缺失值的值,inplace参数表示是否在原数据上进行修改,默认为False。 指定列填充缺失值 有时候我们只需要对某一列进行填充,而不是整个DataFrame。这时候,可以使用fillna方法的subs...
data.fillna(method='bfill',axis=1,inplace=True) 或 data.bfill(axis=1,inplace=True) (6)按列填充指定内容 有时不同列空缺数据的填充需求是不一致的,此时可以按列进行填充。 a.填充某一列 对第4列空缺处填充列均值
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...
# 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也可以轻松地进行数据可视化。例如，可以使用pandas的内置函数plot()对...
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]]) ...
fillna(method='ffill', inplace=True) # 使用前向填充 data.fillna(method='bfill', inplace=True...
`fillna()` 是 pandas 库中 DataFrame 和 Series 对象的一个方法,用于填充缺失值(NaN)1. `value`:用于替换缺失值的值。可以是一个数字、字符串或者一个...