inputs.fillna

`fillna`是Pandas库中DataFrame和Series对象的一个常用方法，用于填充缺失值（NaN）。当你需要处理数据集中存在的空值（None、np.nan、NaN等）时，可以使用这个函数。`fillna`接受两个参数：

1. **value**：这是一个默认值，你可以指定要用来替换缺失值的数据。如果你不提供这个参数，那么缺失值会被它们所在列的同名列的第一次出现的非缺失值（如果存在）所替换；如果没有非缺失值，某些版本的Pandas可能会报错。

2. **method** 或 **fillna_method**：这是可选参数，可以选择填充的方式。常见的有：
- `'ffill'`（向前填充，即沿行向下填充最后一个已知值）
- `'bfill'`（向后填充，即沿行向上填充第一个已知值）
- `'pad'` 和 `'backfill'` 等价于 `ffill` 和 `bfill`
- `'none'` 或 `False` 表示不做任何填充

例如，如果你想将所有缺失值替换为0，可以这样做：

df['column_name'].fillna(0, inplace=True)

这里，`inplace=True` 参数表示直接在原 DataFrame 上修改，而不是返回一个新的 DataFrame。如果不设置，会创建一个新的 Series 并返回。

相关问题

运行 inputs = inputs.fillna(inputs.mean()) print(inputs) 时 ，报错 inputs = inputs.fillna(inputs.mean()) print(inputs)

该错误可能是由于 `inputs` 中含有非数值类型的数据，无法计算平均值而导致的。你可以尝试将非数值类型的数据从 `inputs` 中删除或者转换为数值类型后再运行该代码。

另外，你也可以使用 `pandas.DataFrame.select_dtypes()` 方法选择需要填充缺失值的数值类型列，如下所示：

import pandas as pd

# 选择数值类型的列
numeric_cols = inputs.select_dtypes(include=['float', 'int']).columns

# 对数值类型的列进行缺失值填充
inputs[numeric_cols] = inputs[numeric_cols].fillna(inputs[numeric_cols].mean())

print(inputs)

这样可以避免非数值类型的列导致的错误。

inputs=inputs.fillna(inputs.mean())

这行代码的作用是将输入数据中的缺失值用均值进行插值处理。\[1\] 在这行代码之前，我们将数据集的第一列和第二列分别赋值给了inputs和outputs。然后使用fillna()函数将inputs中的缺失值用均值进行填充。最后打印出填充后的inputs。这样做的目的是为了处理缺失的数据，使得数据集中的所有条目都是数值类型。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [动手学深度学习——数据预处理](https://blog.csdn.net/qq_42012782/article/details/121328555)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [pandas操作4（处理缺失值/位置索引）](https://blog.csdn.net/kanchigo/article/details/118913873)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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