Python里fillna函數(shù)的參數(shù)有哪些

小樊
89
2024-08-29 13:59:35

fillna() 是 pandas 庫(kù)中 DataFrame 和 Series 對(duì)象的一個(gè)方法，用于填充缺失值（NaN）

  1. value：用于替換缺失值的值?？梢允且粋€(gè)數(shù)字、字符串或者一個(gè)方法（如平均值、眾數(shù)等）。
  2. method：用于填充缺失值的方法?？蛇x值包括 ‘pad’/‘ffill’（前向填充，使用前一個(gè)值填充缺失值），‘backfill’/‘bfill’（后向填充，使用后一個(gè)值填充缺失值）。
  3. axis：指定要填充的軸。默認(rèn)為 None，表示沿著 DataFrame 的每一列進(jìn)行填充。如果設(shè)置為 0，則沿著每一行進(jìn)行填充；如果設(shè)置為 1，則沿著每一列進(jìn)行填充。
  4. inplace：布爾值，表示是否在原 DataFrame 上進(jìn)行修改。默認(rèn)為 False，表示返回一個(gè)新的 DataFrame，而不修改原始 DataFrame。如果設(shè)置為 True，則會(huì)直接修改原始 DataFrame。
  5. limit：指定連續(xù)填充的最大值。當(dāng)設(shè)置為一個(gè)正整數(shù)時(shí)，表示最多填充指定數(shù)量的連續(xù)缺失值。例如，如果設(shè)置為 2，那么只有連續(xù)的兩個(gè)缺失值會(huì)被填充，超過(guò)兩個(gè)的缺失值將保持不變。
  6. downcast：指定是否將填充后的數(shù)據(jù)類型降級(jí)。默認(rèn)為 None，表示不進(jìn)行降級(jí)?？梢栽O(shè)置為 ‘infer’，表示根據(jù)填充后的數(shù)據(jù)自動(dòng)推斷合適的數(shù)據(jù)類型。

下面是一個(gè)使用 fillna() 方法的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 創(chuàng)建一個(gè)包含缺失值的 DataFrame
data = {'A': [1, 2, np.nan], 'B': [np.nan, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 fillna() 方法填充缺失值
filled_df = df.fillna(method='ffill', axis=1)
print(filled_df)

輸出結(jié)果：

     A    B
0  1.0  1.0
1  2.0  2.0
2  NaN  3.0

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