fillna函数是pandas库中用来填充缺失值的方法。其主要用法是填充DataFrame或Series对象中的缺失值。
语法:
DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None)
参数说明:
- value:要用来填充缺失值的值,可以是具体的数值、字典、Series或DataFrame。
- method:填充缺失值的方法,可以是’ffill’(用前一个非缺失值填充)、‘bfill’(用后一个非缺失值填充)等。
- axis:指定填充的轴方向,可以是0(填充行方向)或1(填充列方向)。
- inplace:是否在原对象上进行填充,如果为True,则直接在原对象上修改,如果为False,则返回填充后的新对象。
- limit:在使用method参数进行填充时,可以限制填充的次数。
- downcast:指定填充后数据类型的转换方式,可以是’integer’、‘signed’、’unsigned’等。
示例:
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 2, 3, None]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用指定的值填充缺失值
df_filled = df.fillna(0)
print(df_filled)
# 使用前一个非缺失值填充缺失值
df_ffill = df.fillna(method='ffill')
print(df_ffill)
# 使用后一个非缺失值填充缺失值
df_bfill = df.fillna(method='bfill')
print(df_bfill)
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