pandas填充空值
时间: 2023-06-29 20:10:12 浏览: 48
在 Pandas 中,可以使用 fillna() 方法填充空值。该方法可接受多个参数,其中最常用的是 value 参数,用于指定要填充的值。例如,假设有一个 DataFrame df,其中有一个列 'age' 中存在空值,可以使用以下代码将其填充为 0:
```
df['age'].fillna(0, inplace=True)
```
这将把 DataFrame 中 'age' 列中的所有空值填充为 0。如果不想在原来的 DataFrame 上进行修改,可以不使用 inplace=True 参数。除了 value 参数,fillna() 方法还可以使用 method 参数指定填充方法,如向前填充、向后填充等。更多用法可以参考 Pandas 官方文档。
相关问题
pandas 填充空值
在 Pandas 中,可以使用 fillna() 方法来填充空值。fillna() 方法可以接受一个参数,用于指定填充的值,也可以接受多个参数,用于指定不同列填充的值。常用的填充方式有以下几种:
1. 使用固定值填充:fillna(value)
2. 使用前一个非空值填充:fillna(method='ffill')
3. 使用后一个非空值填充:fillna(method='bfill')
4. 使用插值法填充:fillna(method='interpolate')
下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个包含空值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
'B': [5, np.nan, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, np.nan]})
# 使用固定值填充空值
df.fillna(0)
# 使用前一个非空值填充空值
df.fillna(method='ffill')
# 使用后一个非空值填充空值
df.fillna(method='bfill')
# 使用插值法填充空值
df.interpolate()
```
python的pandas填充空值
以下是两种Python Pandas填充空值的例子:
1. 使用指定值填充空值
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含空值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'gender': ['F', 'M', None, 'M'],
'age': [25, 32, 18, 47],
'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen'],
'price': [100, None, 200, 300]})
print(f'填充前:\n{df}')
# 使用指定值填充空值
df.loc[:, 'gender'].fillna('填充值1', inplace=True)
print(f'填充后:\n{df}')
```
2. 使用前面的非空值填充空值
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含空值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'gender': ['F', 'M', None, 'M'],
'age': [25, 32, 18, 47],
'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen'],
'price': [100, None, 200, 300]})
print(f'填充前:\n{df}')
# 使用前面的非空值填充空值
df.loc[:, 'price'].fillna(method='ffill', inplace=True, limit=1)
print(f'使用前面的非空值填充,填充后:\n{df}')
```