【学习笔记】缺失值处理:pandas中的fillna()方法
DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
功能:使用指定的方法填充NA / NaN值
参数:value : 变量, 字典, Series, or DataFrame
用于填充缺失值(例如0),或者指定为每个索引(对于Series)或列(对于DataFrame)使用哪个字典/Serise/DataFrame的值。(不在字典/Series/DataFrame中的值不会被填充)这个值不能是一个列表。
method : {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, 默认值 None ; 在Series中使用方法填充空白(‘backfill’, ‘bfill’向前填充,‘pad’, ‘ffill’向后填充)
axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}
inplace : boolean, 默认值 False。如果为Ture,在原地填满。注意:这将修改次对象上的任何其他视图(例如,DataFrame中的列的无复制贴片)
limit : int, 默认值 None; 如果指定了方法,则这是连续的NaN值的前向/后向填充的最大数量。 换句话说,如果连续NaN数量超过这个数字,它将只被部分填充。 如果未指定方法,则这是沿着整个轴的最大数量,其中NaN将被填充。 如果不是无,则必须大于0。
downcast : dict, 默认是 None; 如果可能的话,把 item->dtype 的字典将尝试向下转换为适当的相等类型的字符串(例如,如果可能的话,从float64到int64)
返回:被充满的DataFrame
参考链接:
【python】详解pandas.DataFrame.fillna( )函数
https://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/80406564
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