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pandas教程:[22]填充缺失值

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当数据中存在NaN缺失值时,我们可以用其他数值替代NaN,主要用到了DataFrame.fillna()方法,下面我们来看看具体的用法:

  • 先来创建一个带有缺失值的数据框
    具体数据内容为:
  • 使用0替代缺失值(当然你可以用任意一个数字代替NaN)
    输出结果为:
  • 用一个字符串代替缺失值
    输出结果为:
  • 用前一个数据代替NaN:method=’pad’
    输出结果为:
  • 与pad相反,bfill表示用后一个数据代替NaN。这里我们增加一个知识点,用limit限制每列可以替代NaN的数目,下面我们限制每列只能替代一个NaN
    输出结果为:
  • 除了上面用一个具体的值来代替NaN之外,还可以使用平均数或者其他描述性统计量来代替NaN
    输出结果为:
  • 另外,我们还可以选择哪一列进行缺失值的处理
    输出结果为:

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