Pandas缺失值填充 df.fillna()的实现_python

import pandas as pd 
 
# 原数据
df = pd.DataFrame({'A':['a1','a1','a2','a2'],
                   'B':['b1','b2',None,'b2'],
                   'C':[1,2,3,4],
                   'D':[5,6,None,8],
                   'E':[5,None,7,8]
                   })
 
# 将缺失值填充为0
res1 = df.fillna(0)

# 常用的方法还有以下几个:
# 填充为0
df.fillna(0)
# 填充为指定字符
df.fillna('missing')
df.fillna('暂无')
df.fillna('待补充')
# 指定字段填充
df.E.fillna('暂无')
# 指定字段填充
df.E.fillna(0, inplace = True)
# 只替换第一个
df.fillna(0, limit = 1)
# 将不同列的缺失值替换为不同的值
values = {'A':0,'B':1,'C':2,'D':3}
df.fillna(value = values)

import pandas as pd 
 
# 原数据
df = pd.DataFrame({'A':['a1','a1','a2','a2'],
                   'B':['b1','b2',None,'b2'],
                   'C':[1,2,3,4],
                   'D':[5,6,None,8],
                   'E':[5,None,7,8]
                   })
 
# 取后一个有效值填充
res1 = df.fillna(method = 'bfill')
 
# 取前一个有效值填充
res2 = df.fillna(method = 'ffill')

# 填充列的平均值
df.fillna(df.mean())
# 对指定列填充平均值
df.fillna(df.mean()['B':'D'])
# 另一种填充列的平均值的方法
df.where(pd.notna(df),df.mean(),axis = 'columns')

# 将指定列的空值替换成指定值
import pandas as pd 
import numpy as np
# 原数据
df = pd.DataFrame({'A':['a1','a1','a2','a2'],
                   'B':['b1','b2',None,'b2'],
                   'C':[1,2,3,4],
                   'D':[5,6,None,8],
                   'E':[5,None,7,8]
                   })
df.replace({'B':{np.nan:'Hudas'}})