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Pandas之Fillna填充缺失数据的方法

2019-06-25 14:14:57 作者：yungeisme

这篇文章主要介绍了Pandas之Fillna填充缺失数据的方法，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

约定：

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

填充缺失数据

fillna()是最主要的处理方式了。

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：

df1.fillna(100)

代码结果：

通过字典填充不同的常数：

df1.fillna({0:10,1:20,2:30})

代码结果：

传入inplace=True直接修改原对象：

df1.fillna(0,inplace=True)
df1

代码结果：

传入method=” “改变插值方式：

df2=pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(5,5)))
df2.iloc[1:4,3]=NaN;df2.iloc[2:4,4]=NaN
df2

代码结果：

df2.fillna(method='ffill')#用前面的值来填充

代码结果：

传入limit=” “限制填充个数：

df2.fillna(method='bfill',limit=2)

代码结果：

传入axis=” “修改填充方向：

df2.fillna(method="ffill",limit=1,axis=1)

代码结果：

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。