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...
import pandas as pd 1. 2. 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv') 1. 3. 填充缺失值 #使用指定值填充data.fillna(value=0, inplace=True)#使用前一个有效值填充data.fillna(method='ffill', inplace=True) 1. 2. 3. 4. 5. 4. 查看填充后的数据 print(data) 1. 4. 类图 FillNa 5. 序...
pandas.DataFrame中使用前一行的值填充缺失值:fillna(axis=0,method='ffill') #后一行填充为fillna(axis=1,method=bfill') In [110]: df.fillna(method='ffill') Out[110]: one two three a 1.0 1.0 NaN b 2.0 2.0 NaN c 3.0 3.0 NaN d 3.0 4.0 NaN pandas.DataFrame中使用字典传值填充指定列的缺...
对于数值数据,pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示缺失数据。 过滤缺失数据(忽略) 一维序列: 二维dataframe: 数据填充 往往将缺失数据drop掉会造成大量的附带数据丢失,因此填充缺失值的应用更广,pandas有专门用于填充数据的函数fillna(): fillna( value=None, #以固定值填充 method=None, #ffill用前面数据填,bfil...
>>>df_1.fillna(method='ffill')0123408676.09.015246.08.022026.08.033906.08.042610.01.0 例5:method = 'bflii'/'backfill':用下一个非缺失值填充该缺失值 >>>df_1.fillna(method='bfill')0123408676.09.015240.08.022020.01.033900.01.042610.01.0
3、fillna:填充空值。fillna(value,method,axis,inplace) value:用于填充的值,可以是单值或者字典 method:等于使用前一个不为空的值作为填充值用 forWord fill;等于后一个不为空的值用backword fill axis:按行还是按列填充 inplace:True则修改当前df;否则返回新的df ...
在Python的pandas库中,`fillna()`函数用于填充缺失值(NaN)1. 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: ```py...
obj.fillna是pandas库中用于填充DataFrame或Series中缺失数据的方法。其主要参数和功能如下：value：可以是一个常数值，用于填充所有缺失值。也可以是一个字典，根据列名指定不同的填充值。method：'ffill'或'pad'：沿数据行方向向前填充缺失值。'bfill'或'backfill'：沿数据行方向向后填充缺失值。axis：0...
importpandasaspd# 创建一个包含缺失值的DataFramedata = {'A': [1,2,None,4],'B': [None,2,3,4]} df = pd.DataFrame(data)# 使用常数值填充缺失值,例如0df_filled = df.fillna(0) 使用前一个值填充缺失值: df_filled= df.fillna(method='ffill') ...
昨天,我们学习了pandas中的dropna方法,今天,学习一下fillna方法。该方法的主要作用是实现对NaN值的填充功能。该方法主要有3个参数,分别是:value,method,limit等。其余参数可以通过调用help函数获取信息。 (1)value 该参数主要是确定填充数值 >>>df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx')>>>df ...