在df列中填充不固定的数值可以使用pandas库中的fillna()方法。该方法可以根据指定的规则填充缺失值。
具体步骤如下:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)
其中data是包含数据的字典或列表。df['列名'].fillna(填充值, inplace=True)
print(df)
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
data = {'列1': [1, 2, None, 4, None],
'列2': [5, None, 7, None, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 填充缺失值为0
df['列1'].fillna(0, inplace=True)
df['列2'].fillna(0, inplace=True)
print(df)
输出结果:
列1 列2
0 1.0 5
1 2.0 0
2 0.0 7
3 4.0 0
4 0.0 9
在上述示例中,我们使用fillna()方法将缺失值填充为0。你可以根据实际需求选择不同的填充值,如平均值、中位数等。
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