pandas使用fillna函数填充NaN值的代码实例

89542767 发布于2022-09-27 17:37 / 487人阅读

　　小编写这篇文章的主要目的，还是用来给大家讲解一些案例，给大家讲解一下具体的一些使用法则，包括使用fillna函数填充NaN值，下面给大家做一个比较详细的解答。

　　1.参数解析

　　1.1inplace参数

　　取值：True、False

　　True：直接修改原对象

　　False：创建一个副本，修改副本，原对象不变（缺省默认）

　　1.2method参数

　　取值：{‘pad’,‘ffill’,‘backfill’,‘bfill’,None},defaultNone

　　pad/ffill：用前一个非缺失值去填充该缺失值

　　backfill/bfill：用下一个非缺失值填充该缺失值

　　None：指定一个值去替换缺失值（缺省默认这种方式）

　　1.3limit参数：

　　限制填充个数

　　1.4axis参数

　　修改填充方向

　　补充

　　isnull和notnull函数用于判断是否有缺失值数据

　　isnull：缺失值为True，非缺失值为False

　　notnull：缺失值为False，非缺失值为True

　　2.代码实例

　#导包
　　importpandasaspd
　　importnumpyasnp
　　fromnumpyimportnanasNaN
　　df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]])
　　df1

　　代码结果：

　　012

　　01.02.03.0

　　1NaNNaN2.0

　　2NaNNaNNaN

　　38.08.0NaN

　　2.1常数填充

　　2.1.1用常数填充

　　#1.用常数填充
　　print(df1.fillna(100))
　　print("-----------------------")
　　print(df1)

　　运行结果：

　　012

　　01.02.03.0

　　1100.0100.02.0

　　2100.0100.0100.0

　　38.08.0100.0

　　-----------------------

　　012

　　01.02.03.0

　　1NaNNaN2.0

　　2NaNNaNNaN

　　38.08.0NaN

　　2.1.2用字典填充

　　第key列的NaN用key对应的value值填充

df1.fillna({0:10,1:20,2:30})

　　运行结果：

　　012

　　01.02.03.0

　　110.020.02.0

　　210.020.030.0

　　38.08.030.0

　　2.2使用inplace参数

print(df1.fillna(0,inplace=True))
　　print("-------------------------")
　　print(df1)

　　运行结果：

　　在这里插入代码片

　　2.3使用method参数

　1.method='ffill'/'pad'：用前一个非缺失值去填充该缺失值
　　df2=pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(5,5)))
　　df2.iloc[1:4,3]=None
　　df2.iloc[2:4,4]=None
　　print(df2)
　　print("-------------------------")
　　print(df2.fillna(method='ffill'))

　　运行结果：

　　01234

　　08445.06.0

　　1528NaN7.0

　　2631NaNNaN

　　3549NaNNaN

　　46546.09.0

　　-------------------------

　　01234

　　08445.06.0

　　15285.07.0

　　26315.07.0

　　35495.07.0

　　46546.09.0

　　2.method=‘bflii’/‘backfill’：用下一个非缺失值填充该缺失值

　df2=pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(5,5)))
　　df2.iloc[1:4,3]=None
　　df2.iloc[2:4,4]=None
　　print(df2)
　　print("-------------------------")
　　print(df2.fillna(method='bfill'))

　　运行结果：

　　01234

　　01041.03.0

　　1464NaN2.0

　　2492NaNNaN

　　3973NaNNaN

　　46135.05.0

　　-------------------------

　　01234

　　01041.03.0

　　14645.02.0

　　24925.05.0

　　39735.05.0

　　46135.05.0

　　2.4使用limit参数

　　用下一个非缺失值填充该缺失值且每列只填充2个

　df2=pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(5,5)))
　　df2.iloc[1:4,3]=None
　　df2.iloc[2:4,4]=None
　　print(df2)
　　print("-------------------------")
　　print(df2.fillna(method='bfill',limit=2))

　　运行结果：

　　01234

　　02044.00.0

　　1799NaN1.0

　　2173NaNNaN

　　3858NaNNaN

　　48624.04.0

　　-------------------------

　　01234

　　02044.00.0

　　1799NaN1.0

　　21734.04.0

　　38584.04.0

　　48624.04.0

　　2.5使用axis参数

axis=0对每列数据进行操作
　　axis=1对每行数据进行操作
　　df2=pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(5,5)))
　　df2.iloc[1:4,3]=None
　　df2.iloc[2:4,4]=None
　　print(df2.fillna(method="ffill",limit=1,axis=1))

　　运行结果：

　　01234

　　00.04.09.07.02.0

　　16.05.00.00.03.0

　　28.08.08.08.0NaN

　　35.05.06.06.0NaN

　　47.05.07.04.01.0

　　总结，小编就为大家介绍到这里了，希望可以给读者带来帮助。

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