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)
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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
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