pandas—fillna
文章目录
- 1.pd.Series.fillna
- 官方案例
- 2.pd.DataFrame.fillna
- 官方案例
1.pd.Series.fillna
Series.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None)
描述
按照指定的方法填充NA/NaN值
参数
value : scalar, dict, Series, or DataFrame
标量值或字典对象用于填充缺失值
要填充的值，该值不能是列表
method : {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None
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）
axis : {0 or ‘index’}
需要填充的轴
inplace : bool, default False
如果为True，则直接修改对象返回None
limit : int, default None
用于前向或者后向填充时最大值的填充范围
返回
Series or None
如果inplace=True则为None
官方案例
2.pd.DataFrame.fillna
DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None)
描述
按照指定的方法填充NA/NaN值
参数
value : scalar, dict, Series, or DataFrame
标量值或字典对象用于填充缺失值
要填充的值，该值不能是列表
method : {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None
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）
axis ：{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}
需要填充的轴
inplace : bool, default False
如果为True，则直接修改对象返回None
limit : int, default None
用于前向或者后向填充时最大值的填充范围
返回
DataFrame or None
如果inplace=True则为None
官方案例
解释如上
pandas—fillna相关推荐
- pandas fillna(0)
pandas fillna() fillna()会填充nan数据,并返回填充后的结果. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib ...
- python中fillna_python – 使用groupby的Pandas fillna
我试图使用具有相似列值的行来估算值. 例如,我有这个数据帧 one | two | three 1 1 10 1 1 nan 1 1 nan 1 2 nan 1 2 20 1 2 nan 1 3 na ...
- pandas fillna详解
pandas中补全nan 具体的参数 Series.fillna(self, value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None ...
- pandas.fillna（）函数
DataFrame.fillna函数参数说明 DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=Non ...
- python pandas fillna
fillna 填充缺失值 df.fillna() import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN df1=pd. ...
- python中fillna_python中fillna_python – 基于特定列属性的Pandas fillna()
对我来说工作: df.ix[df['Type'] == 'Dog', 'Killed'] = df.ix[df['Type'] == 'Dog', 'Killed'].fillna(2.25) pri ...
- python fillna_python – 基于特定列属性的Pandas fillna()
假设我有这张桌子 Type | Killed | Survived Dog 5 2 Dog 3 4 Cat 1 7 Dog nan 3 cow nan 2 [Type] = Dog缺少Killed值之 ...
- python中fillna_在Python中在datetime对象上的pandas fillna
我正在尝试在datetime64 [ns]类型的列上运行fillna.当我运行类似的东西: DF [ '日期'].fillna(日期时间( "2000-01-01")) 我明白了: ...
- python.pandas数据清洗（数据填充与条件删除）
在数据挖掘中,数据清洗占很大一部分工作,数据清洗是一件比较繁琐的事情. 本文介绍一下问题的解决方案: 1. 读入csv文件,条件过滤缺失值的行或者列 2. DataFrame数据的缺失值填充 3. A ...
最新文章
- 推荐几个微信Markdown排版工具
- Gluster 常用命令
- [蓝桥杯][算法训练VIP]方格取数（双线程dp）
- loss下降auc下降_梯度下降算法 线性回归拟合（附Python/Matlab/Julia源代码）
- 从零学ELK系列（二）:VMware安装Centos（超详细图文教程）
- 如何不改表结构动态扩展字段？
- Spring Cloud Alibaba Sentinel之流控规则篇
- VB6.0 组织json对象并生成json字符串
- js监听移动端手机横竖屏事件
- jquery Chosen使用
- The kernel appears to have died. It will restart automatically.
- WORD邮件合并打印EXCEL数据制作大量奖证、奖状、准考证、成绩单、明信片、信封等个人报表
- java创建短信平台_Java通过SMS短信平台实现发短信功能
- 【易开嵌入式】rt-thread+stm32f407+nandflash，实现RL-FLASHFS文件系统移植
- 阿里云大数据开发三面面经，已过，面试题已配答案
- 连接数据库SSL警告: Establishing SSL connection without server’s identity verification is not recommended.
- android 随机翻滚字幕,自定义跑马灯字幕滚动
- 办公系统服务器搭建,搭建云桌面办公服务器
- 平面设计色彩搭配，让设计大放异彩
- Golang的大端序和小端序