fillna() 填充众数代码

时间: 2023-05-30 09:07:47 浏览: 133

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python pandas利用fillna方法实现部分自动填充功能

在Python的Pandas库中，`fillna`是一个非常实用的功能，用于处理数据集中存在的缺失值（NaN）。在数据预处理阶段，填充缺失值是至关重要的一步，因为许多数据分析和机器学习算法不能处理缺失值。`fillna`方法提供了一种灵活的方式来处理这些NaN值，它允许用户自定义填充方式，包括指定特定值、向前或向后填充，以及限制填充的次数。 `fillna`方法的基本用法是接收一个`value`参数，这个参数可以是一个具体的数值或者是一个字典，字典中键是列名，值是对应列要填充的数值。例如，在给出的示例中，将整个DataFrame中的NaN值替换为0，或者根据字典`my_dict`将不同列填充不同的值。 ```python df.fillna(0) ``` 这段代码会将DataFrame中所有的NaN值填充为0。 ```python my_dict = {'Chinese' : 92, 'id' : 98} df.fillna(my_dict) ``` 这里则是根据字典，将'Chinese'列的NaN值填充为92，'id'列的NaN值填充为98。 `fillna`方法的另一个关键参数是`method`，它提供了两种自动填充策略： 1. `pad`或`ffill`：向前填充（forward fill），即使用每一行的前一行非NaN值填充当前行的NaN。 2. `backfill`或`bfill`：向后填充（backward fill），即使用每一行的后一行非NaN值填充当前行的NaN。例如： ```python df.fillna(method='ffill') ``` 这段代码会将DataFrame中每一行的NaN值用其前面非NaN的值填充。 ```python df.fillna(method='bfill') ``` 则会将NaN值用其后面非NaN的值填充。 `fillna`的第三个重要参数是`limit`，它用于限制自动填充的次数。例如，如果`limit=1`，那么在使用`bfill`或`ffill`时，只会向前或向后填充一格，之后的NaN值保持不变。 ```python df.fillna(method='bfill', limit=1) ``` 这样，如果存在连续多个NaN值，只会有第一个NaN被填充，后面的NaN保持不变。此外，`isna()`方法是Pandas提供的用于检测DataFrame或Series中是否存在NaN值的方法。它返回一个新的布尔型DataFrame或Series，其中True表示原数据中的NaN值，False表示非NaN值。 ```python df.isna() ``` 这段代码会返回一个与原DataFrame结构相同的新DataFrame，其中的每个元素都是布尔值，表示原DataFrame相应位置是否有NaN值。 `fillna`方法是Pandas处理缺失值的核心工具，结合`value`、`method`和`limit`参数，可以满足各种填充策略的需求，确保数据预处理的准确性。正确使用这些方法有助于提升数据分析的准确性和效率，尤其是在处理大规模数据集时。对于初学者和专业人士来说，掌握`fillna`方法的使用是数据分析技能的重要组成部分。

```python import pandas as pd # 创建示例数据 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [2, 3, None, 3, 4], 'C': [2, 2, 2, None, None]}) # 使用fillna()函数填充众数 df.fillna(df.mode().iloc[0], inplace=True) print(df) ``` 输出结果： ``` A B C 0 1 2.0 2.0 1 2 3.0 2.0 2 3 3.0 2.0 3 4 3.0 2.0 4 5 4.0 2.0 ```

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