pd.fillna只填充指定列
时间: 2023-08-06 15:25:22 浏览: 103
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。
pd 填充指定列
是的,Pandas的fillna函数可以填充指定列。你可以使用DataFrame的fillna方法来实现,指定需要填充的列名以及填充的值即可。比如,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。
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