pandas学习之df.fillna的具体使用
更新时间：2022年08月16日 14:58:02 作者：非昨
本文主要介绍了pandas学习之df.fillna的具体使用，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
df.fillna主要用来对缺失值进行填充，可以选择填充具体的数字，或者选择临近填充。
官方文档
DataFrame.fillna(self, value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None)
解释
构建实例：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[np.nan,22,23,np.nan],[31,np.nan,12,34],[np.nan,np.nan,np.nan,23],
[15,17,66,np.nan]],columns=list('ABCD'))
df
A B C D
0 NaN 22.0 23.0 NaN
1 31.0 NaN 12.0 34.0
2 NaN NaN NaN 23.0
3 15.0 17.0 66.0 NaNvalue:scalar,series,dict,dataframe
填充的值，可以是一个标量，或者字典等
df.fillna(value=1)#缺失值填充为1
A B C D
0 1.0 22.0 23.0 1.0
1 31.0 1.0 12.0 34.0
2 1.0 1.0 1.0 23.0
3 15.0 17.0 66.0 1.0
------------------------------------------
df.fillna(value={'A':2,'B':3})# 传入一个字典，指定某列填充的具体值
A B C D
0 2.0 22.0 23.0 NaN
1 31.0 3.0 12.0 34.0
2 2.0 3.0 NaN 23.0
3 15.0 17.0 66.0 NaN
method：{backfill,bfill,pad,ffill,none},default none
填充的方法，backfill和bfill代表填充后侧值，ffill和pad填充空值前侧值
df.fillna(method='ffill')#向前填充，注意此处默认参数axis=0，所以空值是填充上一行的数据，而不是前一列。 A B C D 0 NaN 22.0 23.0 NaN 1 31.0 22.0 12.0 34.0 2 31.0 22.0 12.0 23.0 3 15.0 17.0 66.0 23.0
axis：
控制行列的参数，用法和其他方法完全相同
inplace：
是否将结果赋值给原变量，和其他方法里的用法相同
limit：int 或None
向前或后填充的最大数量，必须是大于0的整数
如果指定了method参数，则连续空值值填充前int个
如果未指定method参数，则只填充所在轴上的前int空值
A B C D#原数据 0 NaN 22.0 23.0 NaN 1 31.0 NaN 12.0 34.0 2 NaN NaN NaN 23.0 3 15.0 17.0 66.0 NaN df.fillna(value=0,axis=1,limit=1)#在ABCD列上，每列只填充第一个空值 A B C D 0 0.0 22.0 23.0 0.0 1 31.0 0.0 12.0 34.0 2 NaN NaN 0.0 23.0 3 15.0 17.0 66.0 NaN
到此这篇关于pandas学习之df.fillna的具体使用的文章就介绍到这了,更多相关pandas df.fillna内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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