2020-08-25
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pandas填充数据应该怎么写
fillna()是最主要的处理方式了。
| 12 | df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]])df1 |
代码结果：
| 0 | 1 | 2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1.0 | 2.0 | 3.0 |
| 1 | NaN | NaN | 2.0 |
| 2 | NaN | NaN | NaN |
| 3 | 8.0 | 8.0 | NaN |
用常数填充：
| 1 | df1.fillna(100) |
代码结果：
| 0 | 1 | 2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1.0 | 2.0 | 3.0 |
| 1 | 100.0 | 100.0 | 2.0 |
| 2 | 100.0 | 100.0 | 100.0 |
| 3 | 8.0 | 8.0 | 100.0 |
通过字典填充不同的常数：
| 1 | df1.fillna({0:10,1:20,2:30}) |
代码结果：
| 0 | 1 | 2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1.0 | 2.0 | 3.0 |
| 1 | 10.0 | 20.0 | 2.0 |
| 2 | 10.0 | 20.0 | 30.0 |
| 3 | 8.0 | 8.0 | 30.0 |
传入inplace=True直接修改原对象：
| 12 | df1.fillna(0,inplace=True)df1 |
代码结果：
| 0 | 1 | 2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1.0 | 2.0 | 3.0 |
| 1 | 0.0 | 0.0 | 2.0 |
| 2 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| 3 | 8.0 | 8.0 | 0.0 |
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