fillna()怎么用众数填充
时间: 2024-06-14 21:00:23 浏览: 13
fillna()方法可以用来填充缺失值。要使用众数填充缺失值,可以将众数作为参数传递给fillna()方法。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含缺失值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
'B': [None, 2, 3, None, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用众数填充缺失值
df_filled = df.fillna(df.mode().iloc[0])
print(df_filled)
```
输出结果为:
```
A B
0 1.0 2.0
1 2.0 2.0
2 2.0 3.0
3 4.0 2.0
4 5.0 5.0
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个包含缺失值的DataFrame。然后,使用`df.mode().iloc`来获取每列的众数,并将其作为参数传递给`fillna()`方法,以填充缺失值。最后,打印填充后的DataFrame。
相关问题
fillna() 填充众数 代码
```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
```
pandas用众数填充缺失值
好的,您的问题是关于 Pandas 填充缺失值的方法,您可以使用 Pandas 的 fillna() 函数来填充缺失值,其中可以选择使用众数填充缺失值。具体实现方法如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个含有缺失值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, 5],
'B': ['a', 'b', 'c', None, 'e']})
# 使用众数填充缺失值
df.fillna(df.mode().iloc[0])
```
在上面的代码中,使用了 Pandas 的 mode() 函数来计算 DataFrame 中每一列的众数,然后使用 fillna() 函数将缺失值填充为众数。由于 mode() 函数返回的是一个 DataFrame,因此需要使用 iloc[0] 来获取每一列的众数。