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(pandas fillna) 详解pandas.fillna()(填充缺失值)函数使用方法 在Python Pandas库中使用fillna函数 全网首发(图文详解1)

前沿技术 Micheal 2个月前 (05-28) 43次浏览 已收录 扫描二维码

(pandas fillna) 详解pandas.fillna()(填充缺失值)函数使用方法

在Python的Pandas库中,fillna()函数被用来填充缺失值。这个函数在数据分析中非常有用,因为它允许你用指定的方法(如前向填充、后向填充或使用常数值)来处理DataFrame中的缺失值。

以下是如何使用fillna函数的详细步骤和代码:

首先,你需要导入pandas库:

import pandas as pd 

然后,创建一个含有缺失值的DataFrame:

df = pd.DataFrame({
   'A': [1, 2, np.nan, 1],
   'B': [5, np.nan, np.nan, 5],
   'C': [1, 2, 3, 4]
})

在这个DataFrame中, ‘A’ 列的第三个值,以及 ‘B’ 列的第二和第三个值都是缺失的。

使用 fillna() 函数 来填充这些缺失值:

df = df.fillna(value = 'FILL VALUE') 

这行代码将所有的缺失值都替换为字符串 ‘FILL VALUE’。

你也可以使用特定的值来填充特定的列,例如使用列的平均值:

df['A'] = df['A'].fillna(value=df['A'].mean())

这行代码将 ‘A’ 列中的缺失值替换为 ‘A’ 列的平均值。

总结下来,fillna()函数可以根据你的需求以多种方式来填充缺失值。在处理含有缺失值的数据集时,这个函数非常有用。
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