python pandas利用fillna方法實現(xiàn)部分自動填充功能
昨天，我們學(xué)習(xí)了pandas中的dropna方法，今天，學(xué)習(xí)一下fillna方法。該方法的主要作用是實現(xiàn)對NaN值的填充功能。該方法主要有3個參數(shù)，分別是：value，method，limit等。其余參數(shù)可以通過調(diào)用help函數(shù)獲取信息。
（1）value
該參數(shù)主要是確定填充數(shù)值
>>> df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx')
>>> df
name Chinese Chinese.1 id
0 bob 12.0 12 123.0
1 millor NaN 32 124.0
2 jiken 89.0 89 NaN
3 jiken 89.0 89 125.0
# 默認(rèn)將所有值均填充為0
>>> df.fillna(0)
name Chinese Chinese.1 id
0 bob 12.0 12 123.0
1 millor 0.0 32 124.0
2 jiken 89.0 89 0.0
3 jiken 89.0 89 125.0
# 也可以通過字典控制每列傳什么值
>>> my_dict = {'Chinese' : 92, 'id' : 98}
>>> df.fillna(my_dict)
name Chinese Chinese.1 id
0 bob 12.0 12 123.0
1 millor 92.0 32 124.0
2 jiken 89.0 89 98.0
3 jiken 89.0 89 125.0
2、method參數(shù)
該參數(shù)主要控制自動填充，是向上填充還是向下填充
method : {‘backfill', ‘bfill', ‘pad', ‘ffill', None}, default None
pad / ffill: 向下自動填充
backfill / bfill: 向上自動填充
# 向下 >>> df.fillna(method='ffill') name Chinese Chinese.1 id 0 bob 12.0 12 123.0 1 millor 12.0 32 124.0 2 jiken 89.0 89 124.0 3 jiken 89.0 89 125.0 # 向上 >>> df.fillna(method='bfill') name Chinese Chinese.1 id 0 bob 12.0 12 123.0 1 millor 89.0 32 124.0 2 jiken 89.0 89 125.0 3 jiken 89.0 89 125.0
3、limit參數(shù)
該參數(shù)類似于mysql中的limit。向上或者向下填充時控制最大填充前幾行
# 限制自動填充最大填充1行。 >>> df.fillna(method = 'bfill', limit=1) name Chinese Chinese.1 id 0 bob 12.0 12 123.0 1 millor 89.0 32 124.0 2 jiken 89.0 89 125.0 3 jiken 89.0 89 125.0
哈哈，以上就是關(guān)于fillna方法的介紹。
關(guān)于，isna方法很好理解，判斷是否為NaN值
>>> df.isna() name Chinese Chinese.1 id 0 False False False False 1 False True False False 2 False False False True 3 False False False False >>>
總結(jié)
到此這篇關(guān)于python pandas通過fillna方法實現(xiàn)部分自動填充功能的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python pandas fillna自動填充內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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