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Python中缺失值的填充fillna()函数

刘经纬老师 2023-04-04 原文

【小白从小学Python、C、Java】
【Python全国计算机等级考试】
【Python数据分析考试必会题】
● 标题与摘要
Python中缺失值的填充
fillna()函数

● 选择题
以下关于df.fillna(10,inplace=True)语句说法正确的是：
A 用10填补缺失值，df不发生改变
B 用10填补缺失值，df发生改变
C 该语句返回填补缺失值后的df
D 该语句的返回值为True

● 问题解析
1.df.fillna()函数的功能:该函数的功能是用指定的值去填充dataframe中的缺失值。
2.df.fillna()函数的基本语法:df.fillna(a,[inplace=False]),其中参数a表示的是常数或字典，若a为常数，则用常数a填充缺失值，若a为字典，则表示第key列的缺失值用key对应的value值填充，如：df.fillna({0:10,1:20}),表示用10去填充第0列的缺失值，用20去填充第1列的缺失值；inplace为可选参数，默认为False，表示不修改原对象，若指定inplace=True,则直接修改原对象。
3.df.fillna()函数的返回值：若指定inplace=True，则函数返回值为None，若未指定，则函数返回填充缺失值后的数据。
4.df.fillna()函数的用法补充：
4.1 指定method参数：
（1）method='ffill'或'pad'，表示用前一个非缺失值去填充该缺失值，语法为df.fillna(method='ffill')；
（2）method ='bflii'或'backfill'，表示用下一个非缺失值填充该缺失值，语法为df.fillna(method='bflii')；
4.2 指定limit参数和axis参数：limit参数用于指定每列或每行缺失值填充的数量，默认按列操作，axis参数用于指定对行还是对列操作。若axis=0，则对各行数据进行填充，若axis=1，则对各列数据进行填充，如：df.fillna(method='ffill', limit=1，axis=1)表示用上一个非缺失值填充该缺失值，且每行中只有一列被填充，因为method='ffill'并且limit=1，所以每行中只有最先出现缺失值的一列被填充，如附图2所示。
5.本题中：df.fillna(0,inplace=True)语句表示用0填补缺失值，因为指定inplace=True，所以df发生了改变，返回值为None。

​● 附图
图1 df.fillna()函数的基本语法

图2 df.fillna()函数的用法补充

● 附图代码

import pandas as pd

import numpy as np

from numpy import nan as NaN

df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],

[NaN,NaN,NaN],[3,4,NaN]])

df1

df1.fillna(10) #用常数填充

df1.fillna({0:10,1:20,2:30}) #用字典填充

re =df1.fillna(10,inplace=True) #指定inplace=True

print(re)

df1

df2 = pd.DataFrame([[1,2,3],[1,NaN,2],

[3,NaN,NaN],[4,3,3]])

df2

df2.fillna(method='ffill') #用前一个非缺失值去填充该缺失值

df2.fillna(method='bfill') #用后一个非缺失值去填充该缺失值

df2.fillna(method='bfill',limit=1) #指定填充的缺失值数量

df2.fillna(method="ffill", limit=1, axis=1) #指定对行操作

● 正确答案
B

● 温馨期待
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缺失Pythonxff0cxffpython$数据分析

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