dataframe如何输入空值

要在DataFrame中输入空值，可以使用numpy库中的np.nan或Python的None。下面是几种常见的方法：

1. 使用np.nan：

   import pandas as pd
   import numpy as np

   df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan],
                      'B': ['a', np.nan, 'c']})

2. 使用None：

   import pandas as pd

   df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None],
                      'B': ['a', None, 'c']})

这样就可以在DataFrame中输入空值了。

相关问题

dataframe删除空值

在 Pandas 中，可以使用 `dropna()` 方法删除包含空值（NaN）的行或列。该方法默认删除包含任何 NaN 的行，可以通过指定 `how` 参数来指定删除列或行。

1. 删除包含 NaN 的行

df.dropna()

2. 删除包含 NaN 的列

df.dropna(axis=1)

如果想要删除特定列中包含 NaN 的行，可以使用 `subset` 参数。例如，删除 'col1' 和 'col2' 中包含 NaN 的行：

df.dropna(subset=['col1', 'col2'])

除了 `dropna()` 方法外，还可以使用 `fillna()` 方法将 NaN 填充为其他值。例如，将所有 NaN 填充为 0：

df.fillna(0)

dataframe填充空值

在DataFrame中，可以使用`fillna()`方法来填充空值。该方法的语法如下：

DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)

其中，`value`是填充的值，可以是标量值、字典、Series或DataFrame；`method`是填充的方法，可以是`ffill`或`bfill`；`axis`是填充的轴，可以是0（列）或1（行）；`inplace`表示是否在原DataFrame上进行修改，如果为True，则直接在原DataFrame上进行修改；`limit`是填充的最大数量，`downcast`是指定数据类型。

以下是一些示例：

1. 使用标量填充空值

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, np.nan], 'C': [7, 8, 9]})
df.fillna(0)

输出：

     A    B  C
0  1.0  4.0  7
1  2.0  0.0  8
2  0.0  0.0  9

2. 使用字典填充空值

df.fillna({'A': 0, 'B': 1})

输出：

     A    B  C
0  1.0  4.0  7
1  2.0  1.0  8
2  0.0  1.0  9

3. 使用`ffill`和`bfill`填充空值

df.fillna(method='ffill')

输出：

     A    B  C
0  1.0  4.0  7
1  2.0  4.0  8
2  2.0  4.0  9

df.fillna(method='bfill')

输出：

     A    B  C
0  1.0  4.0  7
1  2.0  NaN  8
2  NaN  NaN  9