pd.fillna只填充指定列

是的，pd.fillna函数可以填充指定列，你可以通过指定列名的方式来实现。具体来说，可以使用DataFrame的fillna方法，指定需要填充的列名以及填充的值即可。例如，假设有一个DataFrame对象df，其中包含两列'A'和'B'，想要将'A'列中的缺失值填充为0，可以使用以下代码：

df['A'] = df['A'].fillna(0)

这样就可以将'A'列中的缺失值填充为0。如果想要对多列进行填充，可以使用类似的方法，只需要在填充值参数中指定相应的值即可。

相关问题

df1 = pd.read_csv(train, encoding='utf-8').fillna(0) df2 = pd.read_csv(test, encoding='utf-8').fillna(0)

这段代码使用 Pandas 库中的 read_csv 函数读取两个 CSV 文件，并使用 fillna 方法将其中的缺失值填充为 0。具体来说，df1 读取了名为 train 的 CSV 文件，df2 读取了名为 test 的 CSV 文件，两个 DataFrame 变量都是存储这些数据的数据表对象。其中，encoding 参数指定了文件编码格式为 utf-8。读取完毕后，这两个数据表对象可以用于数据处理和分析。

import pandas as pd from sklearn import preprocessing data=pd.read_csv('wine .csv',encoding='gbk') data data.isna().sum() 变量均值对缺失值进行填充 data['灰的碱度'] = data['灰的碱度'].fillna(data['灰的碱度'].mean()) data['苹果酸'] = data['苹果酸'].fillna(data['苹果酸'].mean()) data['镁'] = data['镁'].fillna(data['镁'].mean()) data['黄酮类化合物'] = data['黄酮类化合物'].fillna(data['黄酮类化合物'].mean()) data['色彩强度'] = data['色彩强度'].fillna(data['色彩强度'].mean()) data['色调'] = data['色调'].fillna(data['色调'].mean()) dt=(data.iloc[:,1:]-(data.iloc[:,1:].min()))/((data.iloc[:,1:].max())-(data.iloc[:,1:].min())) data.iloc[:,1:]=dt data代码解释

这段代码是对读取的名为'wine.csv'的数据进行缺失值处理和数据归一化的操作。

首先，使用pandas库中的read_csv函数读取名为'wine.csv'的数据文件，并指定编码方式为'gbk'。其次，使用isna()函数检查数据中是否存在缺失值，sum()函数统计每列中缺失值的数量。

接下来，对数据中的缺失值进行填充。使用fillna()函数将每个变量的缺失值填充为该变量的均值，例如：data['灰的碱度'] = data['灰的碱度'].fillna(data['灰的碱度'].mean())。

最后，使用sklearn库中的preprocessing模块对数据进行归一化处理。使用iloc函数选取所有行和从第二列到最后一列的所有列，并使用min()和max()函数分别计算每列数据的最小值和最大值。将数据进行归一化处理后，使用iloc函数将处理后的数据替换原来的数据。