用什么函数来填充null和NaN
时间: 2024-03-17 17:43:05 浏览: 8
在 Pandas 中,可以使用 fillna() 函数来填充 null 和 NaN 值。fillna() 函数有多种用法:
1. 使用指定值填充缺失值
```
df.fillna(value)
```
其中 value 是要用来填充缺失值的值,可以是一个标量值,也可以是一个 Series 或 DataFrame 对象。
2. 使用前一个非缺失值进行填充
```
df.fillna(method='ffill')
```
其中 ffill 是 forward fill 的缩写,表示使用前一个非缺失值进行填充。
3. 使用后一个非缺失值进行填充
```
df.fillna(method='bfill')
```
其中 bfill 是 backward fill 的缩写,表示使用后一个非缺失值进行填充。
4. 使用插值方法进行填充
```
df.interpolate()
```
该方法可以使用插值方法(如线性插值、二次插值等)来填充缺失值,方法默认使用线性插值。
需要注意的是,fillna() 函数不会修改原始 DataFrame,而是返回一个新的 DataFrame。如果需要修改原始 DataFrame,可以将 inplace 参数设置为 True。例如:
```
df.fillna(0, inplace=True)
```
以上是 fillna() 常用的几种方法,具体使用哪种方法取决于数据的特点和需要达到的目的。
相关问题
null和NAN的区别
`null`和`NaN`都表示缺失值,但它们来自不同的语言和库。
- `null`是Python语言中的一个关键字,表示一个空对象或空指针,意味着没有值。在Pandas中,`null`通常用`None`来表示。
- `NaN`是Not a Number的缩写,是IEEE浮点数算术标准中定义的特殊值。`NaN`通常表示一个不是数字的数字,或者是由于某些原因无法进行数学运算的结果。
在Pandas中,`NaN`用于表示缺失值。当数据中存在缺失值时,Pandas会将其视为`NaN`。在DataFrame中,`NaN`通常用于表示缺失的数字、字符串、对象等类型的数据。在Pandas中,可以使用`isnull()`函数来检查DataFrame中的缺失值,也可以使用`fillna()`函数来填充缺失值。
总的来说,`null`和`NaN`都是用于表示缺失值的特殊值,但是它们来自不同的语言和库。在Pandas中,我们通常使用`NaN`来表示缺失值。
print(data2.isnull().sum().fillna('NaN'))将零的位置填充NaN
可以这样写:
```
print(data2.isnull().sum().replace(0, 'NaN'))
```
这里使用了 `replace()` 函数,将所有零值替换为 `'NaN'`。如果需要在原始数据框中进行替换,可以使用 `data2 = data2.replace(0, 'NaN')`。