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python pandas框架df.fillna方法参数使用详解(图文分享1)

Python Micheal 10个月前 (12-19) 220次浏览 已收录 扫描二维码
python pandas框架df.fillna方法参数使用详解(图文分享1)

df.fillna

python pandas框架df.fillna方法参数使用详解

Pandas的fillna()方法用于填充数据帧中的缺失值。它可以在DataFrame对象上调用,并使用不同的参数来指定填充缺失值的策略。下面是使用fillna()方法的详细步骤和说明:

步骤1:导入必要的库和创建DataFrame
首先,导入pandas库并创建一个示例DataFrame,以便演示fillna()方法的用法。以下是创建DataFrame的示例代码:

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 6, 7, None, 9],
        'C': [10, 11, 12, 13, None]}
df = pd.DataFrame(data)

在上面的代码中,我们创建了一个包含一些缺失值的示例DataFrame,其中列’A’、’B’和’C’分别包含了一些缺失值。

步骤2:使用fillna()方法填充缺失值
使用fillna()方法可以填充缺失值。下面是填充缺失值的几种常见方法:

2.1. 使用常量填充缺失值
最简单的方法是使用一个常量值来填充缺失值。可以通过将常量值作为fillna()方法的参数来实现。以下是示例代码:

# 使用常量值0填充缺失值
df_filled = df.fillna(0)
print(df_filled)

上述代码将所有缺失值替换为0,并将填充后的DataFrame存储在df_filled变量中。

2.2. 使用前一个非缺失值填充缺失值
有时候希望使用前一个非缺失值来填充缺失值。这可以通过使用fillna()方法的method参数为ffill来实现。以下是示例代码:

# 使用前一个非缺失值填充缺失值
df_filled = df.fillna(method='ffill')
print(df_filled)

上述代码将每个缺失值替换为其前一个非缺失值,并将填充后的DataFrame存储在df_filled变量中。

2.3. 使用后一个非缺失值填充缺失值
类似地,可以使用后一个非缺失值来填充缺失值。可以使用fillna()方法的method参数为bfill来实现。以下是示例代码:

# 使用后一个非缺失值填充缺失值
df_filled = df.fillna(method='bfill')
print(df_filled)

上述代码将每个缺失值替换为其后一个非缺失值,并将填充后的DataFrame存储在df_filled变量中。

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