fillna -1
DataFrame('X': [1, 2, 3, np.nan, 3], 'Y': [4, np.nan, 8, np.nan, 3]}) print("DataFrame:") print(df) filled_df = df.fillna(5) print("Filled DataFrame:") ... , In [5]: df['ColA'].fillna(value=0, inplace=True)In [6]: df. Out[6]: ColA ColB 0 1.0 1 1 0.0 1 2 0.0 1 3 4.0 1 4 5.0 2 5 6.0 2 6 7.0 2. 用平均值取代nan ,df.fillna(method='ffill') A B C D 0 NaN 2.0 NaN 0 1 3.0 4.0 NaN 1 2 3.0 4.0 NaN 5 3 3.0 3.0 NaN 4. Replace all NaN elements in column 'A', 'B', 'C', and 'D', ... , 0, 1, 2, 3, 4. 0, 6, 6, 2, 4.0, 1.0. 1, 4, 7, 0, NaN, 5.0. 2, 6, 5, 5, NaN, NaN. 3, 1, 9, 9, NaN, NaN. 4, 4, 8, 1, 5.0, 9.0. df2.fillna(method='ffill')#用前面的 ... , 0 1 2 3 a NaN NaN NaN 6 b NaN NaN NaN 10 c 11.0 12.0 13.0 14 d 15.0 16.0 17.0 18 print(data.fillna(0)) ### 用0填充缺失資料 0 1 2 3 a 0.0 ... , 0.摘要pandas中fillna()方法，能够使用指定的方法填充NA/NaN值。1.函数详解函数形式：fillna(value=None, method=None, axis=None, ... , DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, ... df.fillna(method='ffill') Out[62]: A B C D 0 NaN 2.0 NaN 0 1 3.0 4.0 NaN 1 2 3.0 ... , 只替换第一个NAN值. df.fillna(value=values, limit=1) Out[65]: A B C D 0 0.0 ... , 1.为什么用fillna函数在数据确实比较多的情况下可以直接滤除，而缺失数据比较少的时候，进行数据填充是很有必要的。 因此掌握fillna函数的用法 ... , 1.為什麼用fillna函式在資料確實比較多的情況下可以直接濾除，而缺失資料比較少的時候，進行資料填充是很有必要的。 因此掌握fillna函式的用法 ...
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0, 1, 2, 3, 4. 0, 6, 6, 2, 4.0, 1.0. 1, 4, 7, 0, NaN, 5.0. 2, 6, 5, 5, NaN, NaN. 3, 1, 9, 9, NaN, NaN. 4, 4, 8, 1, 5.0, 9.0. df2.fillna(method='ffill')#用前面的 ... https://blog.csdn.net Python 資料清洗之缺失資料填充fillna（） | 程式前沿
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