在Pandas中,可以使用fillna()方法按常用值填充序列。fillna()方法可以接受一个常用值作为参数,用于填充缺失值或NaN值。
常用值填充序列的步骤如下:
import pandas as pd
示例代码如下:
import pandas as pd
# 创建一个包含缺失值的Series对象
s = pd.Series([1, 2, None, 4, None, 6])
# 使用常用值2填充缺失值
s_filled = s.fillna(2)
print(s_filled)
输出结果:
0 1.0
1 2.0
2 2.0
3 4.0
4 2.0
5 6.0
dtype: float64
在上述示例中,我们创建了一个包含缺失值的Series对象s,并使用fillna()方法将缺失值填充为常用值2。填充后的结果存储在s_filled中,并打印输出。
Pandas中按常用值填充序列的优势是可以快速简便地填充缺失值,使数据集更完整,方便后续的数据分析和处理。
适用场景:
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