fillna()指定列填充
时间: 2023-12-19 09:04:56 浏览: 35
明白了,您的问题是:fillna()函数指定列填充。这个函数可以用来填充数据集中的缺失值,使用时可以指定需要填充的列。
举个例子,假设我们有一个数据集df,其中包含两列A和B,其中B列有一些缺失值,我们想要填充B列的缺失值为0,可以如下操作:
```
df['B'] = df['B'].fillna(0)
```
这样就能将B列中的缺失值填充为0。
相关问题
pandas fillna 指定列
pandas的fillna方法可以使用不同的方式替换缺失值,其中之一是指定列。下面是一个例子:
假设我们有一个DataFrame df,其中有两列'A'和'B',其中'A'列有缺失值。我们可以使用以下代码来将'A'列的缺失值填充为0:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, None, 4],
'B': ['a', 'b', 'c', 'd']
})
df['A'] = df['A'].fillna(0)
print(df)
```
输出:
```
A B
0 1.0 a
1 2.0 b
2 0.0 c
3 4.0 d
```
在这个例子中,我们使用了`df['A']`来指定填充缺失值的列,然后使用了`fillna(0)`将缺失值填充为0。
dataframe fillna 指定列
如果你想在 DataFrame 中指定某一列进行 fillna 操作,可以使用该列的名称作为参数来选择该列,例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
'B': [5, None, 7, 8]})
# 对 B 列进行 fillna 操作,将缺失值填充为 0
df['B'] = df['B'].fillna(0)
# 打印处理后的 DataFrame
print(df)
```
输出结果为:
```
A B
0 1.0 5.0
1 2.0 0.0
2 NaN 7.0
3 4.0 8.0
```