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python中fillna函数的用法

fillna函数是pandas库中的一个方法,它用于填充缺失值(NaN)或者替换指定值。

fillna()方法的常见用法如下:

  1. 填充缺失值为指定值:
df.fillna(value)

这个方法将缺失值填充为指定的值value。

  1. 使用前一个非缺失值填充:
df.fillna(method='ffill')

这个方法将缺失值填充为前一个非缺失值。

  1. 使用后一个非缺失值填充:
df.fillna(method='bfill')

这个方法将缺失值填充为后一个非缺失值。

  1. 在指定列中填充缺失值:
df[column_name].fillna(value)

这个方法将指定列column_name中的缺失值填充为指定的值value。

  1. 在指定列中使用前一个非缺失值填充:
df[column_name].fillna(method='ffill')

这个方法将指定列column_name中的缺失值填充为前一个非缺失值。

  1. 在指定列中使用后一个非缺失值填充:
df[column_name].fillna(method='bfill')

这个方法将指定列column_name中的缺失值填充为后一个非缺失值。

除了上述常见用法外,fillna()方法还可以接受其他参数,如inplace、limit等,用于指定填充方式和限制填充数量等。

注意:fillna()方法不会修改原始的DataFrame,而是返回一个新的填充后的DataFrame。如果想要修改原始的DataFrame,可以使用参数inplace=True。

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