python中fillna函数的用法

fillna函数是pandas中用来填充缺失值的函数。它接受一个参数，表示用来填充缺失值的值。可以在DataFrame或者Series上使用。例如：

df.fillna(0) #将df中的所有缺失值填充为0

df['column_name'].fillna(value, inplace=True) #将df的column_name列中的缺失值填充为value，并在原数据上修改

df.fillna(method='ffill', axis=1) #用前一个非空值填充缺失值，在列上操作

df.fillna(method='bfill', axis=0) #用后一个非空值填充缺失值，在行上操作

除此之外，fillna函数还有很多其他参数可以调节，如limit、inplace等。

相关问题

python中fillna函数的参数

在Python中，fillna函数是pandas库中的一个数据处理函数，用于将数据集中的缺失值（NaN）填充为指定的值或使用指定的方法进行填充。

fillna函数的常用参数如下：

- value：用于填充缺失值的标量值或字典对象；
- method：用于指定填充缺失值的方法。可选的值包括：'backfill'（用后一个非缺失值填充缺失值）、'bfill'（等同于'backfill'），'pad'（用前一个非缺失值填充缺失值）、'ffill'（等同于'pad'）等；
- axis：指定填充方向，0表示按列填充，1表示按行填充；
- limit：用于指定填充的最大连续缺失值数量；
- inplace：是否在原始数据集上修改，如果为True，则直接修改原数据集，否则返回一个新的数据集。

例如，下面的代码演示了如何使用fillna函数将DataFrame对象中的缺失值填充为0：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, None]})

# 将缺失值填充为0
df.fillna(value=0, inplace=True)

# 输出填充后的DataFrame对象
print(df)

输出结果为：

   A    B     C
0  1.0  5.0   9.0
1  2.0  0.0  10.0
2  0.0  7.0  11.0
3  4.0  8.0   0.0

Python的fillna函数

fillna函数是Pandas库中的一个函数，用于填充缺失值。该函数可以通过不同的方式来填充缺失值，例如使用固定的值、前一个/后一个非空值、平均值、中位数等。

函数语法如下：

DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None)

参数说明：

- value：用于填充缺失值的值，可以是一个标量，也可以是一个字典，其中字典键是DataFrame的列名，字典值是用于填充相应列的值。
- method：用于填充缺失值的方法，可以是ffill（前一个非空值）或bfill（后一个非空值）。
- axis：指定填充的轴，可以是0（列）或1（行）。
- inplace：是否在原始DataFrame上进行修改，默认为False，即不修改原始DataFrame。
- limit：填充缺失值的最大连续区域数量。
- downcast：指定填充后的数据类型。

示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, np.nan, 5],
                   'B': [6, np.nan, 8, 9, 10],
                   'C': [11, 12, 13, 14, 15]})

# 使用固定值填充缺失值
df.fillna(0)

# 使用前一个非空值填充缺失值
df.fillna(method='ffill')

# 使用后一个非空值填充缺失值
df.fillna(method='bfill')

# 使用平均值填充缺失值
df.fillna(df.mean())

# 按列填充不同的值
df.fillna({'A': 0, 'B': 99})