Pandas之Fillna填充缺失數(shù)據(jù)的方法
更新時間：2019年06月25日 14:14:56 作者：yungeisme
這篇文章主要介紹了Pandas之Fillna填充缺失數(shù)據(jù)的方法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
約定：
import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN
填充缺失數(shù)據(jù)
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(jié)果：
| 0 | 1 | 2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1.0 | 2.0 | 3.0 |
| 1 | NaN | NaN | 2.0 |
| 2 | NaN | NaN | NaN |
| 3 | 8.0 | 8.0 | NaN |
用常數(shù)填充：
df1.fillna(100)
代碼結(jié)果：
| 0 | 1 | 2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1.0 | 2.0 | 3.0 |
| 1 | 100.0 | 100.0 | 2.0 |
| 2 | 100.0 | 100.0 | 100.0 |
| 3 | 8.0 | 8.0 | 100.0 |
通過字典填充不同的常數(shù)：
df1.fillna({0:10,1:20,2:30})
代碼結(jié)果：
| 0 | 1 | 2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1.0 | 2.0 | 3.0 |
| 1 | 10.0 | 20.0 | 2.0 |
| 2 | 10.0 | 20.0 | 30.0 |
| 3 | 8.0 | 8.0 | 30.0 |
傳入inplace=True直接修改原對象：
df1.fillna(0,inplace=True) df1
代碼結(jié)果：
| 0 | 1 | 2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1.0 | 2.0 | 3.0 |
| 1 | 0.0 | 0.0 | 2.0 |
| 2 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| 3 | 8.0 | 8.0 | 0.0 |
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(jié)果：
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 6 | 6 | 2 | 4.0 | 1.0 |
| 1 | 4 | 7 | 0 | NaN | 5.0 |
| 2 | 6 | 5 | 5 | NaN | NaN |
| 3 | 1 | 9 | 9 | NaN | NaN |
| 4 | 4 | 8 | 1 | 5.0 | 9.0 |
df2.fillna(method='ffill')#用前面的值來填充
代碼結(jié)果：
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 6 | 6 | 2 | 4.0 | 1.0 |
| 1 | 4 | 7 | 0 | 4.0 | 5.0 |
| 2 | 6 | 5 | 5 | 4.0 | 5.0 |
| 3 | 1 | 9 | 9 | 4.0 | 5.0 |
| 4 | 4 | 8 | 1 | 5.0 | 9.0 |
傳入limit=” “限制填充個數(shù)：
df2.fillna(method='bfill',limit=2)
代碼結(jié)果：
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 6 | 6 | 2 | 4.0 | 1.0 |
| 1 | 4 | 7 | 0 | NaN | 5.0 |
| 2 | 6 | 5 | 5 | 5.0 | 9.0 |
| 3 | 1 | 9 | 9 | 5.0 | 9.0 |
| 4 | 4 | 8 | 1 | 5.0 | 9.0 |
傳入axis=” “修改填充方向：
df2.fillna(method="ffill",limit=1,axis=1)
代碼結(jié)果：
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 6.0 | 6.0 | 2.0 | 4.0 | 1.0 |
| 1 | 4.0 | 7.0 | 0.0 | 0.0 | 5.0 |
| 2 | 6.0 | 5.0 | 5.0 | 5.0 | NaN |
| 3 | 1.0 | 9.0 | 9.0 | 9.0 | NaN |
| 4 | 4.0 | 8.0 | 1.0 | 5.0 | 9.0 |
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
print在 Python3.x是一個函數(shù),但在Python2.x版本不是一個函數(shù),只是一個關(guān)鍵字,這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python利用print()打印田字格練習題的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2024-05-05
python內(nèi)置函數(shù)compile()，complex()的使用
這篇文章主要為大家詳細介紹了python內(nèi)置函數(shù)compile()，complex()的使用，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2018-06-06
這篇文章主要介紹了Python編程之string相關(guān)操作,結(jié)合實例形式分析了Python字符串相關(guān)函數(shù)與常見操作技巧,需要的朋友可以參考下2017-07-07
這篇文章主要為大家介紹了python調(diào)用DLL與EXE文件截屏對比分析，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進步，早日升職加薪2021-10-10
這篇文章主要為大家詳細介紹了python控制臺英漢漢英電子詞典，文中示例代碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2014-06-06
Python 3.8 是Python語言的最新版本，它適合用于編寫腳本、自動化以及機器學習和Web開發(fā)等各種任務(wù)。這篇文章主要介紹了Python 3.8 新功能(大部分人都不知道),需要的朋友可以參考下2020-03-03
在PyCharm搭建OpenCV-python的環(huán)境的詳細過程
這篇文章主要介紹了在PyCharm搭建OpenCV-python的環(huán)境的詳細過程,本文通過圖文并茂的形式給大家介紹搭建步驟，對PyCharm搭建OpenCV-python環(huán)境相關(guān)知識感興趣的朋友一起看看吧2022-05-05
django請求返回不同的類型圖片json,xml,html的實例
今天小編就為大家分享一篇django請求返回不同的類型圖片json,xml,html的實例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-05-05
這篇文章主要介紹了使用Python神器對付12306變態(tài)驗證碼的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2016-01-01
這篇文章主要介紹了將Python字符串生成PDF的實例代碼，本文通過代碼給大家介紹的非常詳細，具有一定的參考借鑒價值 ,需要的朋友可以參考下2019-05-05