fillna()_站内搜索

python笔记之使用fillna()填充缺失值_python_脚本之家

关于fillna()函数详解一、不指定任何参数二、指定inplace参数三、指定method参数四、指定limit参数五、指定axis参数使用fillna()填充缺失值 1 2 3 4 df = pd.read_csv('ccf_offline_stage1_train.csv') print(df['Distance']) df['distance'] = df['Distance'].fillna(-1).astype(int) print(...

www.jb51.net/article/2556...htm 2024-6-1

pandas中fillna()函数填充NaN和None的实现_python_脚本之家

通过fillna()方法填充常量的示例如下: 1 2 # 使用99.0替换缺失值 df_obj.fillna('99.0') 显然name列不适合用99.0来填充,我们可以指定某列的填充值 1 2 # 指定列填充数据 df_obj.fillna({'name':'someone','score':99.0}) 结果: 通过fillna()方法采用前向填充的方式替换空值或缺失值,示例如下: 1 2 # ...

www.jb51.net/article/2729...htm 2024-5-31

Pandas缺失值填充 df.fillna()的实现_python_脚本之家

有时候我们不能填入固定值,而是按照一定的方法填充,df.fillna()提供了一个method参数,可以指定以下几个方法: pad/ffill:向前填充,使用前一个有效值填充,df.fillna(method=’ffill’)可以简写为df.ffill() bfill/backfill:向后填充,使用后一个有效值填充,df.fillna(method=’bfill’)可以简写为df.bfill() 1 2...

www.jb51.net/article/2565...htm 2024-6-2

Pandas之Fillna填充缺失数据的方法_python_脚本之家

fillna()是最主要的处理方式了。 1 2 df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]]) df1 代码结果: 用常数填充: 1 df1.fillna(100) 代码结果: 通过字典填充不同的常数: 1 df1.fillna({0:10,1:20,2:30}) 代码结果: 传入inplace=True直接修改原对象: 1 2 df1.fi...

www.jb51.net/article/1638...htm 2024-5-27

pandas中关于nan的处理方式_python_脚本之家

对于pandas中nan的处理,简单的说有以下几个方法。查看是否是nan, s1.isnull() 和 s1.notnull() 丢弃有nan的索引项,s1.dropna() 将nan填充为其他值,df2.fillna() 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

www.jb51.net/python/314949p...htm 2024-6-1

Python pandas替换指定数据的方法实例_python_脚本之家

df["bj"].fillna(df["sz"],inplace=True) 2、在1的基础上,将"sz"列为2或者6的数据替换成-4 法一:直接替换 1 df.loc[df["sz"].isin([2,6]),"sz"]=-4 法二:函数replace()替换 1 df.replace({"sz":{2:-4,6:-4}},inplace=True) ...

www.jb51.net/article/2540...htm 2024-6-3

解决pandas.DataFrame.fillna 填充Nan失败的问题_python_脚本之家

一定要将inplace = True加入参数,这样才能让源数据发生改变并保存。 1 2 >>> df.fillna(0, inplace=True) >>>print(df)#可以看到发生改变以上这篇解决pandas.DataFrame.fillna 填充Nan失败的问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

www.jb51.net/article/1502...htm 2024-5-28

Python Pandas对缺失值的处理方法_python_脚本之家

fillna:填充空值 value:用于填充的值,可以是单个值,或者字典(key是列名,value是值) method : 等于ffill使用前一个不为空的值填充forword fill;等于bfill使用后一个不为空的值填充backword fill axis : 按行还是列填充,{0 or ‘index', 1 or ‘columns'} ...

www.jb51.net/article/1709...htm 2024-6-2

pandas 转换成行列表进行读取与Nan处理的方法_python_脚本之家

readFile=readFile.fillna('del_token') forrecordinreadFile.values: # 转换列表删除Nan while('del_token'inrecord): record.remove('del_token') # 打印 print(record) 以上这篇pandas 转换成行列表进行读取与Nan处理的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家...

www.jb51.net/article/1497...htm 2024-5-27

Python Pandas实现数据分组求平均值并填充nan的示例_python_脚本之家

fillna方式实现 1、按照industryName1列,筛选出业绩 2、筛选出相同行业的Series 3、计算平均值mean,采用fillna函数填充 4、append到新DataFrame中 5、循环遍历行业名称,完成2,3,4步骤 1 2 3 4 5 6 factordatafillna=pd.DataFrame() industrys=newfactordata1.industryName1.unique() ...

www.jb51.net/article/1645...htm 2024-5-13