本篇文章為大家展示了如何在Pandas中使用Fillna填充缺失數(shù)據(jù)，內(nèi)容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。

創(chuàng)新互聯(lián)建站是一家專業(yè)提供筠連企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),專注與成都網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站設(shè)計、HTML5建站、小程序制作等業(yè)務(wù)。10年已為筠連眾多企業(yè)、政府機構(gòu)等服務(wù)。創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)網(wǎng)站建設(shè)公司優(yōu)惠進(jìn)行中。

約定：

import pandas as pd
import numpy as np
from numpy import nan as NaN

填充缺失數(shù)據(jù)

fillna()是最主要的處理方式了。

df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]])
df1

代碼結(jié)果：

	0	1	2
0	1.0	2.0	3.0
1	NaN	NaN	2.0
2	NaN	NaN	NaN
3	8.0	8.0	NaN

用常數(shù)填充：

df1.fillna(100)

代碼結(jié)果：

	0	1	2
0	1.0	2.0	3.0
1	100.0	100.0	2.0
2	100.0	100.0	100.0
3	8.0	8.0	100.0

通過字典填充不同的常數(shù)：

df1.fillna({0:10,1:20,2:30})

代碼結(jié)果：

	0	1	2
0	1.0	2.0	3.0
1	10.0	20.0	2.0
2	10.0	20.0	30.0
3	8.0	8.0	30.0

傳入inplace=True直接修改原對象：

df1.fillna(0,inplace=True)
df1

代碼結(jié)果：

	0	1	2
0	1.0	2.0	3.0
1	0.0	0.0	2.0
2	0.0	0.0	0.0
3	8.0	8.0	0.0

傳入method=” “改變插值方式：

df2=pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(5,5)))
df2.iloc[1:4,3]=NaN;df2.iloc[2:4,4]=NaN
df2

代碼結(jié)果：

	0	1	2	3	4
0	6	6	2	4.0	1.0
1	4	7	0	NaN	5.0
2	6	5	5	NaN	NaN
3	1	9	9	NaN	NaN
4	4	8	1	5.0	9.0

df2.fillna(method='ffill')#用前面的值來填充

代碼結(jié)果：

	0	1	2	3	4
0	6	6	2	4.0	1.0
1	4	7	0	4.0	5.0
2	6	5	5	4.0	5.0
3	1	9	9	4.0	5.0
4	4	8	1	5.0	9.0

傳入limit=” “限制填充個數(shù)：

df2.fillna(method='bfill',limit=2)

代碼結(jié)果：

	0	1	2	3	4
0	6	6	2	4.0	1.0
1	4	7	0	NaN	5.0
2	6	5	5	5.0	9.0
3	1	9	9	5.0	9.0
4	4	8	1	5.0	9.0

傳入axis=” “修改填充方向：

df2.fillna(method="ffill",limit=1,axis=1)

代碼結(jié)果：

	0	1	2	3	4
0	6.0	6.0	2.0	4.0	1.0
1	4.0	7.0	0.0	0.0	5.0
2	6.0	5.0	5.0	5.0	NaN
3	1.0	9.0	9.0	9.0	NaN
4	4.0	8.0	1.0	5.0	9.0

上述內(nèi)容就是如何在Pandas中使用Fillna填充缺失數(shù)據(jù)，你們學(xué)到知識或技能了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計公司行業(yè)資訊頻道。

另外有需要云服務(wù)器可以了解下創(chuàng)新互聯(lián)scvps.cn，海內(nèi)外云服務(wù)器15元起步，三天無理由+7*72小時售后在線，公司持有idc許可證，提供“云服務(wù)器、裸金屬服務(wù)器、高防服務(wù)器、香港服務(wù)器、美國服務(wù)器、虛擬主機、免備案服務(wù)器”等云主機租用服務(wù)以及企業(yè)上云的綜合解決方案，具有“安全穩(wěn)定、簡單易用、服務(wù)可用性高、性價比高”等特點與優(yōu)勢，專為企業(yè)上云打造定制，能夠滿足用戶豐富、多元化的應(yīng)用場景需求。

當(dāng)前題目：如何在Pandas中使用Fillna填充缺失數(shù)據(jù)-創(chuàng)新互聯(lián)
轉(zhuǎn)載源于：http://www.chinadenli.net/article16/doehdg.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供網(wǎng)站導(dǎo)航、移動網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站內(nèi)鏈、全網(wǎng)營銷推廣、企業(yè)建站、動態(tài)網(wǎng)站

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)