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pandas中fillna()函数填充NaN和None的实现

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填充缺失值和空值的方式有很多种,比如人工填写、热卡填充等,Pandas中的fillna()方法可以实现填充空值或缺失值。

fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False,
limit=None, downcast=None, **kwargs)

method参数不能与value参数同时使用。

namescore
agouNaN
None78.0
ahua89.0

有一张表格里存在缺失值,如果使用常量99.0来替换缺失值,那么填充前后的效果如下图所示。

namescore
agou99.0
99.078.0
ahua89.0

通过fillna()方法填充常量的示例如下:

# 使用99.0替换缺失值
df_obj.fillna('99.0')

显然name列不适合用99.0来填充,我们可以指定某列的填充值

# 指定列填充数据
df_obj.fillna({'name': 'someone', 'score': 99.0})

结果:

namescore
agou99.0
someone78.0
ahua89.0

通过fillna()方法采用前向填充的方式替换空值或缺失值,示例如下:

# 使用前向填充的方式替换空值或缺失值
df.fillna(method='ffill')

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