fillna()函数纤细介绍

fillna()函数是pandas库中用于填充缺失值的函数。它可以用不同的方法来填充缺失值，包括用指定的值、用前一个非空缺值、用后一个非空缺值等。下面是fillna()函数的几种用法：

1. 用指定的值填充缺失值：df.fillna(value, inplace=False)
这里的value可以是一个标量值，也可以是一个字典，用于指定每一列要填充的值。

2. 用前一个非空缺值填充：df.fillna(method='ffill', axis=None, inplace=False)
这里的ffill表示forward fill，即用前一个非空缺值填充。axis参数用于指定是按行还是按列进行填充。

3. 用后一个非空缺值填充：df.fillna(method='bfill', axis=None, inplace=False)
这里的bfill表示backward fill，即用后一个非空缺值填充。axis参数用于指定是按行还是按列进行填充。

需要注意的是，fillna()函数默认不会修改原始数据，而是返回一个新的数据副本。如果想要直接修改原始数据，可以将inplace参数设置为True。

相关问题

fillna函数

fillna函数是一个数据处理函数，用于将数据中的缺失值（NaN）替换为指定的值或使用指定的方法进行填充。在Pandas库中，fillna函数可以应用于Series和DataFrame对象。

例如，下面的代码将DataFrame对象中的所有NaN值替换为0：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [5, None, 7, None],
                   'C': [None, 9, 10, 11]})

df.fillna(0, inplace=True)
print(df)

输出结果为：

   A  B   C
0  1  5   0
1  2  0   9
2  0  7  10
3  4  0  11

在这个例子中，fillna函数将DataFrame对象中的所有NaN值替换为0，并使用inplace参数将修改应用于原始对象。

fillna函数用法

fillna函数是pandas库中的一个函数，用于填充缺失值。它的常用参数有value、method、axis和inplace等。其中，value参数用于指定填充的值，method参数用于指定填充的方法，axis参数用于指定填充的方向，inplace参数用于指定是否在原数据上进行修改。method参数的取值包括'pad'、'ffill'、'backfill'、'bfill'和'None'等。'pad'和'ffill'表示用前一个非缺失值填充，'backfill'和'bfill'表示用后一个非缺失值填充，'None'表示不填充。使用fillna函数可以有效地处理数据中的缺失值，使得数据更加完整。