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pandas使用fillna函数填充NaN值的代码实例

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  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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