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[Python知识库]pandas.fillna()函数

DataFrame.fillna函数参数说明

DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None)

value :用来填充缺失值的值

inplace参数的取值:True、False

True:直接修改原对象

False:创建一个副本,修改副本,原对象不变(缺省默认)

method参数的取值:
{‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None
method = ‘ffill’/‘pad’:用前一个非缺失值去填充该缺失值;
method = ‘bfill’/‘backfill’:用下一个非缺失值填充该缺失值;

axis参数的取值:
{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}
沿其填充缺失值的轴。

limit参数:限制填充个数

import pandas as pd
import numpy as np
from numpy import nan

操作实例

demo = pd.DataFrame(np.random.randint(1,10,25).reshape(5,5))
n = 0
while(n<5):
    demo.iloc[np.random.randint(0,5),np.random.randint(0,5)] = nan
    n = n + 1
demo
01234
0498.08.05.0
1293.03.0NaN
275NaN1.08.0
3135.07.01.0
447NaNNaN7.0

用常数填充

demo.fillna(20.0)
01234
0498.08.05.0
1293.03.020.0
27520.01.08.0
3135.07.01.0
44720.020.07.0

inplace参数

hint:默认为False,创建副本。
设置为True时,在原表格中操作

demo1 = demo.copy()
print(demo1.fillna(30.0,inplace=True))
print(demo1)
None
   0  1     2     3     4
0  4  9   8.0   8.0   5.0
1  2  9   3.0   3.0  30.0
2  7  5  30.0   1.0   8.0
3  1  3   5.0   7.0   1.0
4  4  7  30.0  30.0   7.0

method参数

hint:

method = 'ffill'/'pad':用前一个非缺失值去填充该缺失值;

method = 'bfill'/'backfill':用下一个非缺失值填充该缺失值;

demo.fillna(method='ffill')
01234
0498.08.05.0
1293.03.05.0
2753.01.08.0
3135.07.01.0
4475.07.07.0
demo.fillna(method='bfill')
01234
0498.08.05.0
1293.03.08.0
2755.01.08.0
3135.07.01.0
447NaNNaN7.0

指定axis参数

指定对行操作/对列操作

代码:

https://download.csdn.net/download/pylittlebrat/85600907?spm=1001.2014.3001.5501

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加:2022-06-14 22:33:54  更:2022-06-14 22:34:32 
 
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