pandas fillna()函数详解

Pandas的fillna()函数可用于填充缺失值。该函数接受一个参数，表示用来填充缺失值的值。例如，在一个数据框中填充所有缺失值为0，可以使用 df.fillna(0)。
还可以使用 method 参数来指定填充缺失值的方法，常用的有 "ffill" (前向填充) 和 "bfill" (后向填充)。 例如：df.fillna(method="ffill")表示使用前向填充方法。
需要注意的是，fillna()函数会直接在原数据上进行修改，如果需要保留原数据可以使用fillna().copy()

相关问题

pandas fillna()函数参数

的含义是什么？

fillna()函数是pandas库中的一个函数，用于填充缺失值。它的主要参数包括value、method、axis、inplace等。其中，value参数表示用于填充缺失值的值，可以是标量、字典、Series等。method参数表示填充缺失值的方法，可以是ffill、bfill等。axis参数表示沿着哪个轴填充缺失值。inplace参数表示是否在原DataFrame上修改数据。

pandas fillna

fillna是pandas中的一个函数，用于填充DataFrame中的缺失值（NaN）。通过指定不同的方法，可以根据不同的需求来进行填充。在引用中的例子中，可以看到fillna函数的使用。具体而言，可以使用指定的方法来填充缺失值，比如使用常数、前向填充或后向填充等。例如，可以使用fillna(0)将缺失值填充为0，使用fillna(method='ffill')使用前向填充方法，使用fillna(method='bfill')使用后向填充方法。这样可以根据实际情况选择合适的填充方法来处理DataFrame中的缺失值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [解决pandas.DataFrame.fillna 填充Nan失败的问题](https://download.csdn.net/download/weixin_38610277/12866285)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [【机器学习杂烩篇】pandas fillna()函数详解](https://blog.csdn.net/songyu8713162/article/details/87527410)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [pandas中的 fillna使用（pandas.DataFrame.fillna）](https://blog.csdn.net/conving/article/details/120205513)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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