python-pandas的fillna()方法

fillna()方法是pandas库中的一个函数，用于填充缺失值。它可以接受多个参数，其中value和method是最常用的两个参数。value参数用于指定要填充的值，而method参数用于指定填充缺失值的方法。axis参数用于指定沿着哪个轴填充缺失值，inplace参数用于指定是否在原始数据上进行修改，limit参数用于指定填充的最大数量，downcast参数用于指定是否尝试降低数据类型以减少内存使用。

以下是一个示例，演示如何使用fillna()方法填充缺失值：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个10x10的数组，其中前6行的每一行都有一个NaN值
a = np.arange(100,dtype=float).reshape((10,10))
for i in range(len(a)):
    a[i,:i] = np.nan
a[6,0] = 100.0

# 将数组转换为DataFrame
d = pd.DataFrame(data=a)

# 使用fillna()方法填充缺失值
d.fillna(value=0, inplace=True)

# 打印填充后的DataFrame
print(d)

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python pandas fillna

pandas中的fillna方法是用来填充数据框或系列中的缺失值的。可以使用指定的值、前一个或后一个非缺失值填充缺失值。例如可以使用mean()方法计算平均值，然后使用fillna()方法来填充缺失值。