填补缺失值python

以下是两种填补缺失值的方法：
1. 使用 Pandas 中的 fillna() 方法来填补缺失值。可以使用不同的方法来填补缺失值，例如向前填充、向后填充、使用平均值或中位数等。下面是一个向前填充缺失值的例子：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, 5], 'B': [6, None, 8, 9, 10]})

# 向前填充缺失值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 输出填充后的数据帧
print(df)

输出：

     A     B
0  1.0   6.0
1  2.0   6.0
2  2.0   8.0
3  4.0   9.0
4  5.0  10.0

2. 使用 NumPy 中的 fill() 方法来填补缺失值。可以使用不同的方法来填充缺失值，例如向前填充、向后填充、使用平均值或中位数等。下面是一个向后填充缺失值的例子：

import numpy as np

# 创建一个包含缺失值的数组
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])

# 向后填充缺失值
arr = pd.Series(arr).fillna(method='bfill')

# 输出填充后的数组
print(arr)

输出：

0    1.0
1    2.0
2    4.0
3    4.0
4    5.0
dtype: float64