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python笔记之使用fillna()填充缺失值

2024-04-02 19:04:59 284人浏览 八月长安

Python 官方文档:入门教程 => 点击学习

摘要

目录使用fillna()填充缺失值关于fillna()函数详解一、不指定任何参数二、指定inplace参数三、指定method参数四、指定limit参数五、指定axis参数使用fil

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'])

结果太长不展示了,经过操作后成功将dataframe中distance列的缺失值都变成了-1

关于fillna()函数详解

inplace参数的取值:True、False

  • True:直接修改原对象
  • False:创建一个副本,修改副本,原对象不变(缺省默认)

method参数的取值 : {‘pad’, ‘ffill’,‘backfill’, ‘bfill’, None}, default None

  • pad/ffill:用前一个非缺失值去填充该缺失值
  • backfill/bfill:用下一个非缺失值填充该缺失值
  • None:指定一个值去替换缺失值(缺省默认这种方式)

limit参数:限制填充个数

axis参数:修改填充方向

#导包
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

代码结果:

一、不指定任何参数

1.  用常数填充

#一、不指定method参数
 
#1.用常数填充
print (df1.fillna(100))
print ("-----------------------")
print (df1)

运行结果:

2.  用字典填充

#2.用字典填充
df1.fillna({0:10,1:20,2:30})

运行结果:

二、指定inplace参数

#二、指定inplace参数
 
print (df1.fillna(0,inplace=True))
print ("-------------------------")
print (df1)

运行结果:

三、指定method参数

1.method = 'ffill'/'pad':用前一个非缺失值去填充该缺失值

#三、指定method参数
 
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(5,5)))
df2.iloc[1:4,3] = NaN
df2.iloc[2:4,4] = NaN
df2

运行结果:

#1.method = 'ffill'/'pad':用前一个非缺失值去填充该缺失值
 
df2.fillna(method='ffill')

运行结果:

2.method = 'bflii'/'backfill':用下一个非缺失值填充该缺失值

#2.method = 'bflii'/'backfill':用下一个非缺失值填充该缺失值
 
df2.fillna(method='bfill')

运行结果:

四、指定limit参数

#四、指定limit参数
 
#用下一个非缺失值填充该缺失值
#只填充2个
 
df2.fillna(method='bfill', limit=2)

运行结果: 

五、指定axis参数

#五、指定axis参数
 
df2.fillna(method="ffill", limit=1, axis=1)

运行结果:

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持编程网。

--结束END--

本文标题: python笔记之使用fillna()填充缺失值

本文链接: https://lsjlt.com/news/119413.html(转载时请注明来源链接)

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