编写python代码 df.fillna()填充缺失值的整数类型
时间: 2024-03-08 12:51:21 浏览: 36
好的,以下是一段示例代码,使用Pandas库中的DataFrame.fillna()方法填充整数类型的缺失值:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含整数类型缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
'B': [None, 6, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, None]}, dtype=int)
# 使用fillna()方法填充缺失值,使用0作为填充值
df.fillna(0, inplace=True)
# 打印填充后的DataFrame
print(df)
```
输出结果如下:
```
A B C
0 1 0 9
1 2 6 10
2 0 7 11
3 4 8 0
```
在这个示例中,我们使用了DataFrame.fillna()方法填充整数类型的缺失值,并且使用了0作为填充值。最后打印了填充后的DataFrame。
相关问题
编写python代码 df.fillna()填充缺失值的用平均数的整数类型填充
好的,以下是一段示例代码,使用Pandas库中的DataFrame.fillna()方法填充整数类型的缺失值为平均数:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含整数类型缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
'B': [None, 6, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, None]}, dtype=int)
# 计算每列的平均数
mean_values = df.mean()
# 使用fillna()方法填充缺失值,使用每列的平均数作为填充值
df.fillna(mean_values, inplace=True)
# 打印填充后的DataFrame
print(df)
```
输出结果如下:
```
A B C
0 1.0 6 9
1 2.0 6 10
2 2.333333 7 11
3 4.0 8 10
```
在这个示例中,我们首先计算了每列的平均数,然后使用DataFrame.fillna()方法将缺失值填充为每列的平均数。最后打印了填充后的DataFrame。需要注意的是,由于平均数可能不是整数,所以填充后的DataFrame中的数据类型可能会变为浮点数。
df.fillna()参数详解
`df.fillna()`是一个Pandas数据处理库中的函数,用于填充数据框中的空值。下面是参数的详细解释:
- `value`:用于填充缺失值的标量、字典、Series或DataFrame。
- `method`:用于填充缺失值的方法。可选的值包括:`ffill`、`bfill`和`None`。其中,`ffill`表示用前一个非缺失值填充,`bfill`表示用后一个非缺失值填充,`None`表示不使用任何填充方法。
- `axis`:指定填充方向。可选的值包括:`0`、`1`和`None`。其中,`0`表示按列填充,`1`表示按行填充,`None`表示自动选择填充方向。
- `inplace`:是否在原对象上进行修改。可选的值包括:`True`和`False`。其中,`True`表示在原对象上进行修改,`False`表示返回一个新的对象。
- `limit`:用于限制连续填充的最大数量。
- `downcast`:用于指定填充后的数据类型。可选的值包括:`infer`、`integer`、`signed`、`unsigned`和`float`。
下面是一些示例:
1. 用常数填充缺失值
```python
df.fillna(100)
```
2. 用字典填充缺失值
```python
df.fillna({0:1,1:2,2:3})
```
3. 用前一个非缺失值填充
```python
df.fillna(method='ffill')
```
4. 用后一个非缺失值填充
```python
df.fillna(method='bfill')
```
5. 按列填充
```python
df.fillna(method='ffill', axis=0)
```
6. 按行填充
```python
df.fillna(method='ffill', axis=1)
```