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...
#通过常数调用fillna 书写方式:df.fillna(0) #用0替换缺失值 #通过字典调用fillna 书写方式:df.fillna({1:0.5,3:-1}) fillna(value,inplace=True) 参数:inplace 说明:修改调用者对象而不产生副本 #总是返回被填充对象的引用 书写方式:df.fillna(0,inplace=True) fillna(method=ffill) 参数:method 说明:插...
pandas提供了许多数据清洗方法，如填充缺失值、删除重复值、转换数据类型等。下面是一些常用的数据清洗方法：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na...
data.fillna(method='ffill',axis=1,inplace=True) 或 data.ffill(axis=1,inplace=True) d. 填充行的后相邻值 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...
fillna(method='ffill', inplace=True) # 使用前向填充 data.fillna(method='bfill', inplace=True...
df = pd.read_csv('data.csv') # 使用fillna函数填充缺失值 df.fillna(value=0, inplace=True)...
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...
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: ...
使用 fillna() 方法来处理缺失值：代码 df['年龄'].fillna(, inplace=True)6. 排序 你可以按照特定列的值对 DataFrame 进行排序：代码 df.sort_values(by='年龄', ascending=False, inplace=True)完整代码 # 导入 pandas 库，并给它取个亲切的名字 pd import pandas as pd # 创建一个包含姓名和年龄的...