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详解pandas.DataFrame.fillna()(填充缺失值)函数使用方法 Pandas.DataFrame.fillna()基本使用方法 全网首发(图文详解1)

前沿技术 Micheal 4周前 (05-19) 35次浏览 已收录 扫描二维码

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

Pandas.DataFrame.fillna() 是 Pandas 库中的一个函数,主要用于填充或替换 DataFrame 中的缺失值(即 NaN 值)。

具体如何使用呢?以下是一些基本步骤:

首先,我们需要确保已经安装了 pandas 库,如果没有,可以通过 pip 命令进行安装:

pip install pandas

接下来,我们来创建一个简单的 DataFrame 来演示如何使用fillna()

# 导入 pandas
import pandas as pd

# 创建一个带有 NaN 值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
   'A': [1, 2, np.nan, 4],
   'B': [5, np.nan, np.nan, 8],
   'C': [9, 10, 11, 12]
})

print(df)
# 输出如下:
#      A    B   C
# 0  1.0  5.0   9
# 1  2.0  NaN  10
# 2  NaN  NaN  11
# 3  4.0  8.0  12

现在我们可以使用 fillna() 函数来填充 NaN 值。这里有个例子说明如何使用具体的值来填充:

df.fillna(0)
# 输出如下:
#     A    B   C
# 0  1.0  5.0   9
# 1  2.0  0.0  10
# 2  0.0  0.0  11
# 3  4.0  8.0  12

在上述代码中,所有的 NaN 值都被 0 替换。

你也可以使用前一个值或后一个值进行填充,如下所示:

# 使用前一个值进行填充
df.fillna(method='ffill')

# 使用后一个值进行填充
df.fillna(method='bfill')

另外,fillna() 函数也允许你使用列的平均值、中位数或众数等进行填充,例如:

# 使用平均值填充
df.fillna(df.mean())

以上就是Pandas.DataFrame.fillna()函数的基本使用方法,希望对你有所帮助!
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