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如何在Python中使用fillna函數處理數據

小樊
88
2024-08-29 13:57:27
欄目: 編程語言

fillna() 是 pandas 庫中的一個函數,用于填充缺失值

  1. 首先,確保已經安裝了 pandas 庫。如果沒有安裝,可以使用以下命令進行安裝:
pip install pandas
  1. 導入 pandas 庫并創建一個包含缺失值(NaN)的 DataFrame:
import pandas as pd
import numpy as np

data = {'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始 DataFrame:")
print(df)

這將輸出以下內容:

原始 DataFrame:
     A    B  C
0  1.0  4.0  7
1  2.0  NaN  8
2  NaN  6.0  9
  1. 使用 fillna() 函數填充缺失值。有多種方法可以填充缺失值,例如使用常數、前一個值、后一個值等。以下是一些示例:
  • 使用常數填充缺失值(例如 0):
filled_df = df.fillna(0)
print("使用常數填充后的 DataFrame:")
print(filled_df)
  • 使用前一個值填充缺失值:
filled_df = df.fillna(method='ffill')
print("使用前一個值填充后的 DataFrame:")
print(filled_df)
  • 使用后一個值填充缺失值:
filled_df = df.fillna(method='bfill')
print("使用后一個值填充后的 DataFrame:")
print(filled_df)
  • 使用平均值填充缺失值:
filled_df = df.fillna(df.mean())
print("使用平均值填充后的 DataFrame:")
print(filled_df)

注意:在實際應用中,根據數據的特點和需求選擇合適的填充方法。

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