python fillna
时间: 2023-06-23 18:50:12 浏览: 119
`fillna()` 是 pandas 库中的一个函数,可以用来填充 DataFrame 或 Series 中的缺失值。具体用法如下:
```
DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
```
其中,一些常用的参数如下:
- `value`: 用来填充缺失值的标量值、字典、Series 或 DataFrame。
- `method`: 用来填充缺失值的方法,包括 `ffill`(向前填充)、`bfill`(向后填充)等。
- `axis`: 指定要填充缺失值的轴,可以是 `0`(按列填充)或 `1`(按行填充)。
- `inplace`: 是否在原 DataFrame 中进行修改,默认为 `False`。
- `limit`: 每个列或行的连续缺失值的最大数量,超过该数量就不再填充。
例如,可以使用以下代码将 DataFrame 中的所有缺失值填充为 0:
```python
df.fillna(0, inplace=True)
```
相关问题
python fillna函数
Python中的filter()是一个内置函数,用于根据指定的函数筛选可迭代对象中的元素。它接受两个参数:一个是函数,另一个是可迭代对象。filter()函数将可迭代对象中的每个元素传递给函数进行判断,如果函数返回True,则保留该元素;如果函数返回False,则过滤掉该元素。
以下是filter()函数的语法:
filter(function, iterable)
示例代码:
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 过滤出所有偶数
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even_numbers) # 输出 [2, 4, 6, 8, 10]
# 过滤出所有大于5的数
greater_than_5 = list(filter(lambda x: x > 5, numbers))
print(greater_than_5) # 输出 [6, 7, 8, 9, 10]
```
在上面的示例中,我们使用filter()函数分别过滤了列表中的偶数和大于5的数。通过lambda表达式定义了筛选条件,将满足条件的元素保留下来。最后,使用list()将结果转换为列表进行打印输出。
python中fillna
在Python中,fillna()函数是pandas库中的一个方法,用于在数据中将缺失值(NaN或None)替换为指定的值。通常,fillna()函数的语法如下:
```python
DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None)
```
其中,参数说明如下:
- value:要使用的替换值(标量、字典、Series或DataFrame)
- method:用于替换缺失值的插值方法(例如'ffill','bfill'等)
- axis:要填充的轴(0或1,默认为0)
- inplace:如果为True,则在原始数据中就地替换缺失值,并返回None;否则,返回新的DataFrame对象,默认为False
- limit:向前或向后填充的最大数量
- downcast:如果可能,请尝试将返回结果转换为较低的数据类型以节省内存
例如,我们可以使用fillna()函数将数据中的NaN值替换为0,如下所示:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame对象
data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
# 将NaN值替换为0
df.fillna(0, inplace=True)
print(df)
```
输出结果为:
```
A B
0 1.0 5.0
1 2.0 0.0
2 0.0 7.0
3 4.0 8.0
```
此时,原始数据中的NaN值已经被替换为0了。
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