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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
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
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 0 False False False False 1 False True False False 2 False False False True 3 False False False False >
总结
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暂无python pandas利用fillna方法实现部分自动填充功能的评论...
P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?
根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。
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2024年11月21日
2024年11月21日
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