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Python中fillna函數(shù)如何填充缺失值

小樊
118
2024-08-29 13:56:35
欄目: 編程語言

在Python的pandas庫中，fillna()函數(shù)用于填充缺失值。這個函數(shù)有多種方法可以填充缺失值，包括使用常數(shù)、前一個值、后一個值或插值方法等。

以下是一些使用fillna()函數(shù)的例子：

  1. 使用常數(shù)填充缺失值：
import pandas as pd

# 創(chuàng)建一個包含缺失值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用常數(shù)值填充缺失值，例如0
df_filled = df.fillna(0)
  1. 使用前一個值填充缺失值：
df_filled = df.fillna(method='ffill')
  1. 使用后一個值填充缺失值：
df_filled = df.fillna(method='bfill')
  1. 使用線性插值填充缺失值：
df_filled = df.interpolate()
  1. 使用指定列的前一個值填充缺失值：
df_filled = df.fillna(method='ffill', limit=1)

這里的limit=1表示只使用前一個值填充，如果前一個值也是缺失值，則不進行填充。

需要注意的是，fillna()函數(shù)默認會返回一個新的DataFrame，原始的DataFrame不會被修改。如果需要直接修改原始的DataFrame，可以使用inplace=True參數(shù)：

df.fillna(0, inplace=True)

這樣，原始的DataFrame就會被修改，所有的缺失值都會被填充為0。

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