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pandas缺失值的填補方法——fillna
2020-07-06
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在處理數據的過程中，經常會遇到原數據部分內容的缺失，為了保證我們最終數據統計結果的正確性，通常我們有兩種處理方式，第一種就是刪除掉這些部分缺失的數據;第二種就是填補這些缺失的數據。接下來，我們主要介紹pandas缺失值的填補方法——fillna。

fillna：用指定值或插值的方法填充缺失數據

分為值填充、前后向填充(與ffill方法和bfill方法等價)

df = pd.read_csv('data/table_missing.csv')

# 值填充

df['Physics'].fillna('missing').head()

# 前向填充：后一個值往前填

df['Physics'].fillna(method='ffill').head()

# 后向填充：下一個值往后填

df['Physics'].fillna(method='backfill').head()

值填充中需要注意對齊特性。具體見下面例子：

df_f = pd.DataFrame({'A':[1.3.np.nan],'B':[2.4.np.nan],'C':[3.5.np.nan]})

df_f.fillna(df_f.mean())

在這里插入圖片描述

df_f = pd.DataFrame({'A':[1.3.np.nan],'B':[2.4.np.nan],'C':[3.5.np.nan]})

df_f.fillna(df_f.mean())

在這里插入圖片描述

以上就是小編今天分享的pandas缺失值的填補方法——fillna，希望對大家缺失值的處理有所幫助。


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pandas DataFrame 缺失值的填補方法

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