fillna() 和repleace有什么不同
时间: 2024-01-01 08:04:30 浏览: 17
fillna() 和 replace() 都是 pandas 库中用于数据清洗和预处理的函数,它们的作用有一定的重叠,但也存在一些不同点。
1. 功能不同:
- fillna() 主要用于替换 DataFrame 或 Series 中的空值(NaN、None、NaT等)。
- replace() 主要用于替换 DataFrame 或 Series 中的某个值为另一个值。
2. 参数不同:
- fillna() 的参数包括要替换的空值、替换的值或方法等。
- replace() 的参数包括要替换的值、替换的新值、是否进行正则表达式匹配等。
3. 用法不同:
- fillna() 通常用于对 DataFrame 或 Series 中的缺失值进行填充,常用的方法包括均值填充、前向填充、后向填充等。
- replace() 通常用于对 DataFrame 或 Series 中的某个值进行替换,常用的方法包括将某个值替换为另一个值、将某些值批量替换为另一个值等。
示例:
```python
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
# 用0替换空值
df.fillna(0, inplace=True)
print(df)
# 将5替换为0
df.replace(5, 0, inplace=True)
print(df)
# 将2和4替换为0
df.replace([2, 4], 0, inplace=True)
print(df)
```
输出结果:
```
A B
0 1.0 5.0
1 2.0 0.0
2 0.0 7.0
3 4.0 8.0
A B
0 1.0 0.0
1 0.0 0.0
2 0.0 7.0
3 4.0 8.0
A B
0 1.0 0.0
1 0.0 0.0
2 0.0 7.0
3 0.0 8.0
```
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