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()

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pythonpandas函数详解_Python pandas常用函数详解

Pandas 是一个强大的数据分析工具，提供了很多常用的函数来处理数据，下面是一些常用的函数及其用法：

1. read_csv()：读取 CSV 文件并返回一个 DataFrame 对象。

2. head()：返回 DataFrame 的前几行数据，默认为前 5 行。

3. tail()：返回 DataFrame 的后几行数据，默认为后 5 行。

4. info()：返回 DataFrame 的基本信息，包括每列的数据类型、非空值数量等。

5. describe()：返回 DataFrame 的基本统计信息，包括计数、均值、标准差、最小值、最大值等。

6. shape：返回 DataFrame 的行数和列数。

7. columns：返回 DataFrame 的列名。

8. index：返回 DataFrame 的行索引。

9. loc[]：根据行标签和列标签访问 DataFrame 中的元素。

10. iloc[]：根据行索引和列索引访问 DataFrame 中的元素。

11. dropna()：删除 DataFrame 中的缺失值。

12. fillna()：用指定的值或方法填充 DataFrame 中的缺失值。

13. groupby()：按照指定的列对 DataFrame 进行分组。

14. apply()：对 DataFrame 的每一列应用指定的函数。

15. pivot_table()：根据指定的列计算 DataFrame 的透视表。

16. merge()：将两个 DataFrame 按照指定的列进行合并。

17. sort_values()：按照指定的列对 DataFrame 进行排序。

18. drop_duplicates()：去除 DataFrame 中的重复行。

19. value_counts()：统计 DataFrame 中每个元素出现的次数。

20. isnull()：判断 DataFrame 中的元素是否为空值。

这些函数覆盖了 Pandas 中的很多常用操作，掌握它们对于数据分析和处理非常有帮助。

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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