python筆記之使用fillna()填充缺失值
更新時間：2022年07月16日 11:48:10 作者：集音
這篇文章主要介紹了python筆記之使用fillna()填充缺失值方式，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
使用fillna()填充缺失值
df = pd.read_csv('ccf_offline_stage1_train.csv')
print(df['Distance'])
df['distance'] = df['Distance'].fillna(-1).astype(int)
print(df['distance'])結果太長不展示了，經過操作后成功將dataframe中distance列的缺失值都變成了-1
關于fillna()函數(shù)詳解
inplace參數(shù)的取值：True、False
True：直接修改原對象False：創(chuàng)建一個副本，修改副本，原對象不變（缺省默認）
method參數(shù)的取值 ： {‘pad’, ‘ffill’,‘backfill’, ‘bfill’, None}, default None
pad/ffill：用前一個非缺失值去填充該缺失值backfill/bfill：用下一個非缺失值填充該缺失值None：指定一個值去替換缺失值（缺省默認這種方式）
limit參數(shù)：限制填充個數(shù)
axis參數(shù)：修改填充方向
#導包 import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN
df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]]) df1
代碼結果：
一、不指定任何參數(shù)
1. 用常數(shù)填充
#一、不指定method參數(shù)
#1.用常數(shù)填充
print (df1.fillna(100))
print ("-----------------------")
print (df1)運行結果：
2. 用字典填充
#2.用字典填充
df1.fillna({0:10,1:20,2:30})運行結果：
二、指定inplace參數(shù)
#二、指定inplace參數(shù)
print (df1.fillna(0,inplace=True))
print ("-------------------------")
print (df1)運行結果：
三、指定method參數(shù)
1.method = 'ffill'/'pad'：用前一個非缺失值去填充該缺失值
#三、指定method參數(shù) df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(5,5))) df2.iloc[1:4,3] = NaN df2.iloc[2:4,4] = NaN df2
運行結果：
#1.method = 'ffill'/'pad'：用前一個非缺失值去填充該缺失值 df2.fillna(method='ffill')
運行結果：
2.method = 'bflii'/'backfill'：用下一個非缺失值填充該缺失值
#2.method = 'bflii'/'backfill'：用下一個非缺失值填充該缺失值 df2.fillna(method='bfill')
運行結果：
四、指定limit參數(shù)
#四、指定limit參數(shù) #用下一個非缺失值填充該缺失值 #只填充2個 df2.fillna(method='bfill', limit=2)
運行結果：
五、指定axis參數(shù)
#五、指定axis參數(shù) df2.fillna(method="ffill", limit=1, axis=1)
運行結果：
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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