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Python中fillna函數(shù)的不同填充策略

python

小樊

116

2024-08-29 14:01:17

欄目: 編程語言

在Python的pandas庫中，fillna()函數(shù)用于填充缺失值（NaN）

使用常數(shù)值填充：可以使用一個(gè)指定的常數(shù)值來填充缺失值。例如，將所有缺失值替換為0：
```
df.fillna(0, inplace=True)
```
使用前一個(gè)值填充（前向填充）：可以使用缺失值之前的那個(gè)值來填充缺失值。這種方法也稱為前向填充（forward fill）。例如：
```
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
```
使用后一個(gè)值填充（后向填充）：可以使用缺失值之后的那個(gè)值來填充缺失值。這種方法也稱為后向填充（backward fill）。例如：
```
df.fillna(method='bfill', inplace=True)
```
使用平均值填充：可以使用缺失值所在列的平均值來填充缺失值。例如：
```
df.fillna(df.mean(), inplace=True)
```
使用中位數(shù)填充：可以使用缺失值所在列的中位數(shù)來填充缺失值。例如：
```
df.fillna(df.median(), inplace=True)
```
使用眾數(shù)填充：可以使用缺失值所在列的眾數(shù)來填充缺失值。例如：
```
df.fillna(df.mode().iloc[0], inplace=True)
```
使用插值填充：可以使用插值方法來填充缺失值。例如，使用線性插值：
```
df.interpolate(method='linear', inplace=True)
```

在使用fillna()函數(shù)時(shí)，可以根據(jù)實(shí)際需求選擇合適的填充策略。注意，填充缺失值是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一部分，應(yīng)該根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目標(biāo)來選擇合適的方法。

Python中fillna函數(shù)的不同填充策略