我应该如何将数据框中的缺失值用 fillna() 函数填充
时间: 2024-03-20 08:42:24 浏览: 20
你可以使用 `fillna()` 函数来填充数据框中的缺失值。该函数的语法为:
```python
df.fillna(value, inplace=True)
```
其中,`df` 是你的数据框,`value` 是你要填充的值。例如,你可以使用以下代码将缺失值填充为列的平均值:
```python
df.fillna(df.mean(), inplace=True)
```
需要注意的是,如果你想在原始数据框中进行填充操作,则需要将 `inplace` 参数设置为 `True`。如果你不想修改原始数据框,则可以将 `inplace` 参数设置为 `False` 或者不设置该参数。
相关问题
pandas缺失值数据框填充
在 Pandas 中,可以使用 fillna() 函数来填充缺失值。默认情况下,fillna() 函数使用前序填充方式(即用列中的前面值填充缺失值)。但有时候可能需要使用后序填充方式(即用列中的后面值填充缺失值)。
以下是使用后序填充方式填充 Pandas 数据框的缺失值的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含缺失值的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, None], 'B': [5, None, 7, None, 9]})
# 使用后序填充方式填充缺失值
df.fillna(method='bfill', inplace=True)
# 输出填充后的数据框
print(df)
```
输出结果如下:
```
A B
0 1.0 5.0
1 2.0 7.0
2 4.0 7.0
3 4.0 9.0
4 NaN 9.0
```
可以看到,缺失值已经被填充了。需要注意的是,fillna() 函数会返回一个新的数据框,如果需要在原数据框上进行修改,需要将 inplace 参数设置为 True。
pandas年龄Sex缺失值用平均值填充
可以使用 Pandas 中的 fillna() 函数来填充缺失值。假设数据框的名称为 df,年龄列为 age,性别列为 sex,可以按照如下方式用年龄的平均值填充缺失值:
```python
# 计算年龄的平均值
mean_age = df['age'].mean()
# 用平均值填充年龄的缺失值
df['age'].fillna(mean_age, inplace=True)
# 用众数填充性别的缺失值
mode_sex = df['sex'].mode()[0]
df['sex'].fillna(mode_sex, inplace=True)
```
上述代码首先计算年龄的平均值,然后使用 fillna() 函数将缺失值填充为该平均值。对于性别列,可以使用 mode() 函数计算众数,并用 fillna() 函数将缺失值填充为该众数。注意,使用 inplace=True 参数可以直接修改原始数据框 df,而不是返回一个新的数据框。