python之怎么使用fillna()填充缺失值(fillna(),python,开发技术)

使用fillna()填充缺失值

df=pd.read_csv('ccf_offline_stage1_train.csv')print(df['Distance'])df['distance']=df['Distance'].fillna(-1).astype(int)print(df['distance'])

结果太长不展示了，经过操作后成功将dataframe中distance列的缺失值都变成了-1

关于fillna()函数详解

inplace参数的取值：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）

method参数的取值 ： {‘pad’, ‘ffill’,‘backfill’, ‘bfill’, 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）

limit参数：限制填充个数

axis参数：修改填充方向

#导包importpandasaspdimportnumpyasnpfromnumpyimportnanasNaN

df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]])df1

代码结果：

一、不指定任何参数

1. 用常数填充

#一、不指定method参数#1.用常数填充print(df1.fillna(100))print("-----------------------")print(df1)

运行结果：

2. 用字典填充

#2.用字典填充df1.fillna({0:10,1:20,2:30})

运行结果：

二、指定inplace参数

#二、指定inplace参数print(df1.fillna(0,inplace=True))print("-------------------------")print(df1)

运行结果：

三、指定method参数

1.method = 'ffill'/'pad'：用前一个非缺失值去填充该缺失值

#三、指定method参数df2=pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(5,5)))df2.iloc[1:4,3]=NaNdf2.iloc[2:4,4]=NaNdf2

运行结果：

#1.method='ffill'/'pad'：用前一个非缺失值去填充该缺失值df2.fillna(method='ffill')

运行结果：

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

#2.method='bflii'/'backfill'：用下一个非缺失值填充该缺失值df2.fillna(method='bfill')

运行结果：

四、指定limit参数

#四、指定limit参数#用下一个非缺失值填充该缺失值#只填充2个df2.fillna(method='bfill',limit=2)

运行结果：

五、指定axis参数

#五、指定axis参数df2.fillna(method="ffill",limit=1,axis=1)

运行结果：