python fillna

`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：

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：

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：

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：

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。