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Python中的fillna函數(shù)
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在數(shù)據(jù)分析和處理中，我們經(jīng)常會(huì)遇到缺失值問題，這些缺失值可能是由于數(shù)據(jù)收集過程中的錯(cuò)誤，或者某些觀測(cè)值確實(shí)沒有相應(yīng)的數(shù)據(jù)，在Python的pandas庫中，fillna()函數(shù)是一個(gè)非常有用的工具，用于處理這些缺失值。
什么是fillna函數(shù)？
fillna()是pandas庫中的一個(gè)方法，用于填充DataFrame或Series中的缺失值（NaN），它可以接受多種參數(shù)，以不同的方式替換缺失值。
fillna函數(shù)的基本用法
最基本的用法是直接指定一個(gè)值來填充所有的缺失值。
import pandas as pd
import numpy as np
創(chuàng)建一個(gè)包含缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [5, np.nan, np.nan], 'C': [1, 2, 3]})
使用fillna函數(shù)填充缺失值
df.fillna(0)
在這個(gè)例子中，所有的NaN值都被0替換了。
使用前向填充和后向填充
fillna()函數(shù)還支持前向填充（ffill）和后向填充（bfill），前向填充是指用前一個(gè)非缺失值填充當(dāng)前缺失值，而后向填充則是用后一個(gè)非缺失值填充當(dāng)前缺失值。
使用前向填充 df.fillna(method='ffill') 使用后向填充 df.fillna(method='bfill')
使用插值填充
除了直接替換和前后填充，fillna()還支持插值填充，即根據(jù)周圍的值計(jì)算出一個(gè)合適的值來填充缺失值。
使用線性插值填充 df.fillna(method='linear') 使用多項(xiàng)式插值填充 df.fillna(method='polynomial', order=2)
使用字典進(jìn)行填充
fillna()函數(shù)還可以接受一個(gè)字典作為參數(shù)，字典的鍵是列名，值是要用來填充該列缺失值的值。
使用字典進(jìn)行填充
df.fillna({'A': 0, 'B': 1, 'C': 2})
使用limit參數(shù)限制填充范圍
fillna()函數(shù)的limit參數(shù)可以限制在每個(gè)連續(xù)的缺失值序列中，最多可以填充多少個(gè)缺失值。
使用limit參數(shù)限制填充范圍 df.fillna(value=0, limit=1)
在這個(gè)例子中，只有每個(gè)連續(xù)的缺失值序列中的第一個(gè)缺失值會(huì)被填充，其他的缺失值保持不變。
總結(jié)一下，fillna()函數(shù)是pandas庫中的一個(gè)非常強(qiáng)大的工具，可以幫助我們靈活地處理數(shù)據(jù)集中的缺失值，在使用這個(gè)函數(shù)時(shí)，我們需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特性和分析的需求，選擇合適的填充策略。
當(dāng)前名稱：pythonfillna函數(shù)平均值填充
新聞來源：http://www.dlmjj.cn/article/cccceps.html
