Pandas填充缺失值：fillna函数使用方法

最新推荐文章于 2025-03-01 00:15:00 发布

晨曦之光，优美芝麻

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本文详细介绍了Pandas库中fillna函数的使用，包括如何使用fillna填充缺失值，如指定值、平均值、前向填充和后向填充。通过示例代码展示了fillna的参数设置，如value、method、axis和inplace，帮助读者理解和应用fillna处理数据中的缺失值问题。

缺失值是数据分析中常见的问题之一。当我们处理数据时，可能会遇到某些列或单元格中存在缺失值的情况。为了确保数据的完整性和准确性，我们需要对缺失值进行处理。在Python中，Pandas是一个强大的数据处理库，它提供了fillna函数来填充缺失值。在本文中，我们将详细介绍fillna函数的使用方法，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要导入Pandas库，并创建一个包含缺失值的示例DataFrame。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {
   
   'A': [1, 2,

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使用Pandas的fillna函数填充缺失值

CyberNova的博客

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其中，fillna函数是一种常用的方法，它可以用指定的固定值填充数据集中的缺失值。其中，fillna函数是一种常用的方法，它可以用指定的固定值填充数据集中的缺失值。上述代码中的fillna(0)将所有缺失值填充为0，并将填充后的结果存储在df_filled中。上述代码中的fillna(0)将所有缺失值填充为0，并将填充后的结果存储在df_filled中。接下来，我们可以使用fillna函数来填充缺失值。在本文中，我将详细介绍如何使用Pandas的fillna函数来填充缺失值，并提供相应的源代码示例。

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【Pandas】pandas Series fillna