如何在Pandas中使用Fillna填充缺失數據

發布時間：2021-05-21 16:47:03 來源：億速云閱讀：455 作者：Leah 欄目：開發技術

本篇文章為大家展示了如何在Pandas中使用Fillna填充缺失數據，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

約定：

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

填充缺失數據

fillna()是最主要的處理方式了。

df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]])
df1

代碼結果：

用常數填充：

df1.fillna(100)

代碼結果：

通過字典填充不同的常數：

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

代碼結果：

傳入inplace=True直接修改原對象：

df1.fillna(0,inplace=True)
df1

代碼結果：

傳入method=” “改變插值方式：

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

代碼結果：

df2.fillna(method='ffill')#用前面的值來填充

代碼結果：

傳入limit=” “限制填充個數：

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

代碼結果：

傳入axis=” “修改填充方向：

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

代碼結果：

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