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文章目录
1. 参数解析
1.1 inplace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）
1.2 method参数
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）
1.3 limit参数：
限制填充个数
1.4 axis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
import pandas as pd
import numpy as np
from numpy import nan as NaN
df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]])
df1
代码结果：
0 1 2
0 1.0 2.0 3.0
1 NaN NaN 2.0
2 NaN NaN NaN
3 8.0 8.0 NaN
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：
0 1 2
0 1.0 2.0 3.0
1 100.0 100.0 2.0
2 100.0 100.0 100.0
3 8.0 8.0 100.0
-----------------------
0 1 2
0 1.0 2.0 3.0
1 NaN NaN 2.0
2 NaN NaN NaN
3 8.0 8.0 NaN
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：
0 1 2
0 1.0 2.0 3.0
1 10.0 20.0 2.0
2 10.0 20.0 30.0
3 8.0 8.0 30.0
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：
0 1 2 3 4
0 8 4 4 5.0 6.0
1 5 2 8 NaN 7.0
2 6 3 1 NaN NaN
3 5 4 9 NaN NaN
4 6 5 4 6.0 9.0
-------------------------
0 1 2 3 4
0 8 4 4 5.0 6.0
1 5 2 8 5.0 7.0
2 6 3 1 5.0 7.0
3 5 4 9 5.0 7.0
4 6 5 4 6.0 9.0
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：
0 1 2 3 4
0 1 0 4 1.0 3.0
1 4 6 4 NaN 2.0
2 4 9 2 NaN NaN
3 9 7 3 NaN NaN
4 6 1 3 5.0 5.0
-------------------------
0 1 2 3 4
0 1 0 4 1.0 3.0
1 4 6 4 5.0 2.0
2 4 9 2 5.0 5.0
3 9 7 3 5.0 5.0
4 6 1 3 5.0 5.0
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：
0 1 2 3 4
0 2 0 4 4.0 0.0
1 7 9 9 NaN 1.0
2 1 7 3 NaN NaN
3 8 5 8 NaN NaN
4 8 6 2 4.0 4.0
-------------------------
0 1 2 3 4
0 2 0 4 4.0 0.0
1 7 9 9 NaN 1.0
2 1 7 3 4.0 4.0
3 8 5 8 4.0 4.0
4 8 6 2 4.0 4.0
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：
0 1 2 3 4
0 0.0 4.0 9.0 7.0 2.0
1 6.0 5.0 0.0 0.0 3.0
2 8.0 8.0 8.0 8.0 NaN
3 5.0 5.0 6.0 6.0 NaN
4 7.0 5.0 7.0 4.0 1.0
还有一些pandas的基础运算请参考这篇文章->pandas | DataFrame基础运算以及空值填充
发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/170012.html原文链接：https://javaforall.net
