pandas中fillna()函數(shù)填充NaN和None的實現(xiàn)
更新時間：2023年01月17日 10:49:53 作者：一杯冰糖
本文主要介紹了pandas中fillna()函數(shù)填充NaN和None的實現(xiàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
填充缺失值和空值的方式有很多種，比如人工填寫、熱卡填充等，Pandas中的fillna()方法可以實現(xiàn)填充空值或缺失值。
fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
- value：用于填充的數(shù)值。
- method：表示填充方式，默認值為None。
- limit： 可以連續(xù)填充的最大數(shù)量，默認None。
method參數(shù)不能與value參數(shù)同時使用。
| name | score |
|---|---|
| agou | NaN |
| None | 78.0 |
| ahua | 89.0 |
有一張表格里存在缺失值，如果使用常量99.0來替換缺失值，那么填充前后的效果如下圖所示。
| name | score |
|---|---|
| agou | 99.0 |
| 99.0 | 78.0 |
| ahua | 89.0 |
通過fillna()方法填充常量的示例如下：
# 使用99.0替換缺失值
df_obj.fillna('99.0')
顯然name列不適合用99.0來填充，我們可以指定某列的填充值
# 指定列填充數(shù)據(jù)
df_obj.fillna({'name': 'someone', 'score': 99.0})
結(jié)果：
| name | score |
|---|---|
| agou | 99.0 |
| someone | 78.0 |
| ahua | 89.0 |
通過fillna()方法采用前向填充的方式替換空值或缺失值，示例如下：
# 使用前向填充的方式替換空值或缺失值 df.fillna(method='ffill')
到此這篇關(guān)于pandas中fillna()函數(shù)填充NaN和None的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas fillna()填充NaN和None內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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