python pandas利用fillna方法实现部分自动填充功能

今天，学习一下fillna方法。该方法的主要作用是实现对NaN值的填充功能。该方法主要有3个参数，分别是：value，method，limit等。其余参数可以通过调用help函数获取信息。

（1）value

该参数主要是确定填充数值

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

>>> df =pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx') >>> df name Chinese Chinese.1 id 0 bob 12.0 12123.0 1millor NaN 32124.0 2jiken 89.0 89NaN 3jiken 89.0 89125.0 # 默认将所有值均填充为0 >>> df.fillna(0) name Chinese Chinese.1 id 0 bob 12.0 12123.0 1millor 0.0 32124.0 2jiken 89.0 890.0 3jiken 89.0 89125.0 # 也可以通过字典控制每列传什么值 >>> my_dict ={'Chinese': 92, 'id': 98} >>> df.fillna(my_dict) name Chinese Chinese.1 id 0 bob 12.0 12123.0 1millor 92.0 32124.0 2jiken 89.0 8998.0 3jiken 89.0 89125.0

2、method参数

该参数主要控制自动填充，是向上填充还是向下填充

method : {‘backfill', ‘bfill', ‘pad', ‘ffill', None}, default None

pad / ffill: 向下自动填充

backfill / bfill: 向上自动填充

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

# 向下 >>> df.fillna(method='ffill') name Chinese Chinese.1 id 0 bob 12.0 12123.0 1millor 12.0 32124.0 2jiken 89.0 89124.0 3jiken 89.0 89125.0 # 向上 >>> df.fillna(method='bfill') name Chinese Chinese.1 id 0 bob 12.0 12123.0 1millor 89.0 32124.0 2jiken 89.0 89125.0 3jiken 89.0 89125.0

3、limit参数

该参数类似于mysql中的limit。向上或者向下填充时控制最大填充前几行

1 2 3 4 5 6 7

# 限制自动填充最大填充1行。 >>> df.fillna(method ='bfill', limit=1) name Chinese Chinese.1 id 0 bob 12.0 12123.0 1millor 89.0 32124.0 2jiken 89.0 89125.0 3jiken 89.0 89125.0

哈哈，以上就是关于fillna方法的介绍。

关于，isna方法很好理解，判断是否为NaN值

1 2 3 4 5 6 7

>>> df.isna() name Chinese Chinese.1 id 0FalseFalse FalseFalse 1False True FalseFalse 2FalseFalse FalseTrue 3FalseFalse FalseFalse >>>