pandas中fillna()方法,能够使用指定的方法填充NA/NaN值。 1.函数详解 函数形式:fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs) 参数: value:用于填充的空值的值。 method: {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None。定义...
使用常数值填充:可以使用一个指定的常数值来填充缺失值。例如,将所有缺失值替换为0: df.fillna(0, inplace=True) 复制代码 使用前一个值填充(前向填充):可以使用缺失值之前的那个值来填充缺失值。这种方法也称为前向填充(forward fill)。例如: df.fillna(method='ffill', inplace=True) 复制代码 使用后一个...
fillna() 是pandas 库中 DataFrame 和 Series 对象的一个方法,用于填充缺失值(NaN) value:用于替换缺失值的值。可以是一个数字、字符串或者一个方法(如平均值、众数等)。 method:用于填充缺失值的方法。可选值包括 ‘pad’/‘ffill’(前向填充,使用前一个值填充缺失值),‘backfill’/‘bfill’(后向填充,使...
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.fillna(0, inplace=True) 这样...
data.fillna(data.mean(),inplace=True) 中位数: (奇数个元素取中间的,偶数个元素取中间两个的均值) data.fillna(data.median(),inplace=True) (5)填充相邻值 a. 填充列的前相邻值 data.fillna(method='ffill',axis=0,inplace=True) ...
python fillna的method=method Python中的fillna函数是用于处理数据集中的缺失值。它可以根据给定的方法对缺失值进行填充,以达到数据清洗的目的。在fillna函数中,method参数用于指定填充方法,常见的填充方法包括“mean”、“median”、“most_frequent”和“ffill”/“bfill”等。 一、fillna函数的基本用法 fillna函数的...
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...
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...
data.fillna(method='ffill',axis=0,inplace=True) 或 data.ffill(axis=0,inplace=True) b. 填充列的后相邻值 data.fillna(method='bfill',axis=0,inplace=True) 或 data.bfill(axis=0,inplace=True) c. 填充行的前相邻值 data.fillna(method='ffill',axis=1,inplace=True) 或 data.ffill(axis=1...
In[20]: df = df.fillna(method='ffill')最后：df = df.stack().reset_index()结果太长，这⾥就不粘贴了。如果想向上填充，可选择method = 'bfill‘以上这篇python dataframe向下向上填充,fillna和ffill的⽅法就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。