python pandas利用fillna方法实现部分自动填充功能
21 浏览量
2020-09-17
17:12:50
上传
评论
收藏 40KB PDF 举报
python pandas利用利用fillna方法实现部分自动填充功能方法实现部分自动填充功能
主要介绍了python pandas通过fillna方法实现部分自动填充功能,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大
家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
昨天，我们学习了pandas中的dropna方法，今天，学习一下fillna方法。该方法的主要作用是实现对NaN值的填充功能。该方
法主要有3个参数，分别是：value，method，limit等。其余参数可以通过调用help函数获取信息。
（1）value
该参数主要是确定填充数值
>>> df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx')
>>> df
name Chinese Chinese.1 id
0 bob 12.0 12 123.0
1 millor NaN 32 124.0
2 jiken 89.0 89 NaN
3 jiken 89.0 89 125.0
# 默认将所有值均填充为0
>>> df.fillna(0)
name Chinese Chinese.1 id
0 bob 12.0 12 123.0
1 millor 0.0 32 124.0
2 jiken 89.0 89 0.0
3 jiken 89.0 89 125.0
# 也可以通过字典控制每列传什么值
>>> my_dict = {'Chinese' : 92, 'id' : 98}
>>> df.fillna(my_dict)
name Chinese Chinese.1 id
0 bob 12.0 12 123.0
1 millor 92.0 32 124.0
2 jiken 89.0 89 98.0
3 jiken 89.0 89 125.0
2、、method参数参数
该参数主要控制自动填充，是向上填充还是向下填充
method : {‘backfill', ‘bfill', ‘pad', ‘ffill', None}, default None
pad / ffill: 向下自动填充
backfill / bfill: 向上自动填充
# 向下
>>> df.fillna(method='ffill')
name Chinese Chinese.1 id
0 bob 12.0 12 123.0
1 millor 12.0 32 124.0
2 jiken 89.0 89 124.0
3 jiken 89.0 89 125.0
# 向上
>>> df.fillna(method='bfill')
name Chinese Chinese.1 id
0 bob 12.0 12 123.0
1 millor 89.0 32 124.0
2 jiken 89.0 89 125.0
3 jiken 89.0 89 125.0
3、、limit参数参数
该参数类似于mysql中的limit。向上或者向下填充时控制最大填充前几行
# 限制自动填充最大填充1行。
>>> df.fillna(method = 'bfill', limit=1)
name Chinese Chinese.1 id
0 bob 12.0 12 123.0
1 millor 89.0 32 124.0
2 jiken 89.0 89 125.0
3 jiken 89.0 89 125.0
哈哈，以上就是关于fillna方法的介绍。
关于，isna方法很好理解，判断是否为NaN值
>>> df.isna()
name Chinese Chinese.1 id
评论0
最新资源