DataFrame的缺失数据判断和处理(2)

 时间:2024-10-14 17:12:55

1、前提:加载numpy、pandas、和Series,DataFrame。生成一个含有缺失值的DataFrame(8*4),命名为df1,如图

DataFrame的缺失数据判断和处理(2)

2、使用thresh参数过滤缺失值。df1.dropna(thresh=3)表示至少有3个不是缺失值,df1.dropna(thresh=4)表示至少有4个不是缺失值,如图所示

DataFrame的缺失数据判断和处理(2)

4、使用method方法进行插值。df1.fillna(method='bfill')表示对缺失值进行后向填充,df1.fillna(method='bfill',limit=2)表示对缺失值进行后向填充,同时至多填充2行,如图所示

DataFrame的缺失数据判断和处理(2)

6、如果需要把原来的DataFrame缺失值直接替换掉(修改了原DataFrame),那么需要使用参数inplace=True即可,如图

DataFrame的缺失数据判断和处理(2)
  • 研一新生如何快速发论文
  • PPT演示文档如何插入V形箭头
  • 怎么完成一篇论文
  • word大纲级别怎么设置?
  • 采购管理流程图怎么制作
  • 热门搜索
    暨是什么意思 谦卑的意思 autumn是什么意思 什么是工厂模式 swing是什么意思 什么是伤官伤尽 南征北战的意思 偈语是什么意思 arm是什么意思中文 enabled是什么意思