Pandas缺失值填充df.fillna()如何实现

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df.fillna主要用来对缺失值进行填充，可以选择填充具体的数字，或者选择临近填充。

官方文档

DataFrame.fillna(self, value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None)

df.fillna(x)可以将缺失值填充为指定的值

import pandas as pd 
 
# 原数据
df = pd.DataFrame({'A':['a1','a1','a2','a2'],
                   'B':['b1','b2',None,'b2'],
                   'C':[1,2,3,4],
                   'D':[5,6,None,8],
                   'E':[5,None,7,8]
                   })
 
# 将缺失值填充为0
res1 = df.fillna(0)

结果展示

df

res1

# 常用的方法还有以下几个:
# 填充为0
df.fillna(0)
# 填充为指定字符
df.fillna('missing')
df.fillna('暂无')
df.fillna('待补充')
# 指定字段填充
df.E.fillna('暂无')
# 指定字段填充
df.E.fillna(0, inplace = True)
# 只替换第一个
df.fillna(0, limit = 1)
# 将不同列的缺失值替换为不同的值
values = {'A':0,'B':1,'C':2,'D':3}
df.fillna(value = values)

需要注意的是,如果想让填充马上生效，需要重新为df赋值或者传入参数inplace = True

有时候我们不能填入固定值，而是按照一定的方法填充，df.fillna()提供了一个method参数，可以指定以下几个方法:

pad/ffill:向前填充，使用前一个有效值填充,df.fillna(method=’ffill’)可以简写为df.ffill()

bfill/backfill:向后填充，使用后一个有效值填充,df.fillna(method=’bfill’)可以简写为df.bfill()

import pandas as pd 
 
# 原数据
df = pd.DataFrame({'A':['a1','a1','a2','a2'],
                   'B':['b1','b2',None,'b2'],
                   'C':[1,2,3,4],
                   'D':[5,6,None,8],
                   'E':[5,None,7,8]
                   })
 
# 取后一个有效值填充
res1 = df.fillna(method = 'bfill')
 
# 取前一个有效值填充
res2 = df.fillna(method = 'ffill')

结果展示

df

res1

res2

除了取前后值，还可以取经过计算得到的值，比如常用的平均值填充法:

# 填充列的平均值
df.fillna(df.mean())
# 对指定列填充平均值
df.fillna(df.mean()['B':'D'])
# 另一种填充列的平均值的方法
df.where(pd.notna(df),df.mean(),axis = 'columns')

缺失值的填充的另一思路是使用替换方法df.replace():

# 将指定列的空值替换成指定值
import pandas as pd 
import numpy as np
# 原数据
df = pd.DataFrame({'A':['a1','a1','a2','a2'],
                   'B':['b1','b2',None,'b2'],
                   'C':[1,2,3,4],
                   'D':[5,6,None,8],
                   'E':[5,None,7,8]
                   })
df.replace({'B':{np.nan:'Hudas'}})

结果展示

以上就是关于“Pandas缺失值填充df.fillna()如何实现”这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注亿速云行业资讯频道。