详解pandas.DataFrame.fillna()/pd.fillna函数/pandas fillna（填充缺失值）使用方法(图文详解1)

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详解pandas.DataFrame.fillna()/pd.fillna函数/pandas fillna（填充缺失值）使用方法(图文详解1)

详解pandas.DataFrame.fillna()/pd.fillna函数/pandas fillna（填充缺失值）使用方法(图文详解1)

Pandas 是 Python 中非常流行的数据分析库,它提供了许多强大的数据处理功能。其中,fillna() 函数是 DataFrame 类中的一个非常有用的方法,用于填充缺失值。下面我们来详细介绍 fillna() 函数的使用方法。

底层原理:
Pandas 中的 DataFrame 是一个二维的表格型数据结构,其中可能存在缺失值,通常用 NaN (Not a Number) 表示。这些缺失值可能会影响数据分析和机器学习模型的性能,因此需要对它们进行处理。

fillna() 函数的底层实现依赖于 Pandas 的数据结构和算法设计。当您调用 fillna() 时,Pandas 会遍历 DataFrame 中的每个元素,检查是否为缺失值。如果是缺失值,则会根据您提供的填充策略进行替换。这一过程可以针对整个 DataFrame,也可以针对特定的行或列进行。

使用步骤:

导入 Pandas 库: 在使用 fillna() 函数之前,需要先导入 Pandas 库。
创建包含缺失值的 DataFrame: 根据实际需求,创建一个包含缺失值的 Pandas DataFrame。
调用 fillna() 函数: 使用 fillna() 函数来填充缺失值。可以根据需求,设置不同的填充策略。
处理填充后的 DataFrame: 根据需求,对填充后的 DataFrame 进行进一步的数据处理和分析。

示例代码:

import pandas as pd

# 创建包含缺失值的 DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, None, 4, None],
    'B': [10, None, 30, 40, 50]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 fillna() 填充缺失值
# 使用常量值填充
df_filled = df.fillna(value=0)
print(df_filled)
#    A   B
# 0  1  10
# 1  2   0
# 2  0  30
# 3  4  40
# 4  0  50

# 使用前一个值填充
df_filled = df.fillna(method='ffill')
print(df_filled)
#    A   B
# 0  1  10
# 1  2  10
# 2  2  30
# 3  4  40
# 4  4  50

# 使用后一个值填充
df_filled = df.fillna(method='bfill')
print(df_filled)
#    A   B
# 0  1  10
# 1  2  30
# 2  4  30
# 3  4  40
# 4  0  50

# 根据列填充
df_filled = df.fillna({'A': 0, 'B': 100})
print(df_filled)
#    A   B
# 0  1  10
# 1  2 100
# 2  0  30
# 3  4  40
# 4  0  50

在上述示例中,我们首先创建了一个包含缺失值的 DataFrame。然后,我们使用 fillna() 函数进行不同的填充操作: