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NaN :用前一个非缺失值和下一个非缺失值的平均值动态替换Pandas值

NaN是一个缺失值（Missing Value）的表示，在Pandas中用来表示数据中的缺失或未知值。当数据中存在缺失值时，为了保持数据的完整性和准确性，可以使用NaN进行标记。

NaN的替换可以使用前一个非缺失值和下一个非缺失值的平均值来进行动态替换。这种方法可以在一定程度上填补缺失值，使数据更加完整。

在Pandas中，可以使用fillna()函数来替换NaN值。具体步骤如下：

  1. 导入Pandas库：import pandas as pd
  2. 创建一个包含NaN值的DataFrame或Series对象。
  3. 使用fillna()函数进行替换，设置参数method='pad'，表示使用前一个非缺失值进行填充。
  4. 使用fillna()函数进行替换，设置参数method='bfill'，表示使用下一个非缺失值进行填充。
  5. 将前一步得到的结果取平均值，即可得到动态替换后的结果。

示例代码如下：

代码语言：python
复制
import pandas as pd

# 创建包含NaN值的Series对象
s = pd.Series([1, NaN, 3, NaN, 5])

# 使用前一个非缺失值进行填充
s_filled_forward = s.fillna(method='pad')

# 使用下一个非缺失值进行填充
s_filled_backward = s.fillna(method='bfill')

# 取平均值得到动态替换后的结果
s_filled_dynamic = (s_filled_forward + s_filled_backward) / 2

print(s_filled_dynamic)

输出结果为：

代码语言：txt
复制
0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    4.0
4    5.0
dtype: float64

这样，NaN值就被动态替换为前一个非缺失值和下一个非缺失值的平均值，使得数据更加完整和准确。

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相关搜索:pandas用other列中的下一个值替换零R data.table将缺失值替换为下一个非缺失值使用tidyr::fill在非缺失数据的上方和下方均匀填充缺失的值具有至少n (>1)个非缺失值的向量的平均值，R在pandas数据帧行中检测到第一个非nan值后，如何找到前5个值(包括nan)？如何在python中将Pandas中的缺失值或具有0的值与附近两个非零值的平均值相加？如何用1填充pandas序列中的缺失值当且仅当上一个和下一个非缺失值为1将同一数据集中的缺失值替换为非缺失值将非缺失单元格的值扩展到Pandas中的后续行查找下一个非NaN值的时间戳
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fillna函数用法_fill…with

,‘backfill’, ‘bfill’, None}, default None pad/ffill：用前一个非缺失值去填充该缺失值 backfill/bfill：用下一个非缺失值填充该缺失值...None：指定一个值去替换缺失值（缺省默认这种方式） limit参数：限制填充个数 axis参数：修改填充方向 #导包 import pandas as pd import numpy...] = NaN df2 运行结果： #1.method = 'ffill'/'pad'：用前一个非缺失值去填充该缺失值 df2.fillna(method='ffill') 运行结果： 2.method...= ‘bflii’/’backfill’：用下一个非缺失值填充该缺失值 #2.method = 'bflii'/'backfill'：用下一个非缺失值填充该缺失值 df2.fillna(method...='bfill') 运行结果： 四、指定limit参数 #四、指定limit参数 #用下一个非缺失值填充该缺失值 #只填充2个 df2.fillna(method='bfill', limit=2

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pandas中使用fillna函数填充NaN值「建议收藏」

’, ‘ffill’,‘backfill’, ‘bfill’, None}, default None pad/ffill：用前一个非缺失值去填充该缺失值 backfill/bfill：用下一个非缺失值填充该缺失值...None：指定一个值去替换缺失值（缺省默认这种方式） 1.3 limit参数： 限制填充个数 1.4 axis参数 修改填充方向 补充 isnull 和 notnull 函数用于判断是否有缺失值数据...print ("-------------------------") print (df1) 运行结果： 在这里插入代码片 2.3 使用method参数 1.method = 'ffill'/'pad'：用前一个非缺失值去填充该缺失值...5.0 7.0 2 6 3 1 5.0 7.0 3 5 4 9 5.0 7.0 4 6 5 4 6.0 9.0 2.method = ‘bflii’/‘backfill’：用下一个非缺失值填充该缺失值...3.0 1 4 6 4 5.0 2.0 2 4 9 2 5.0 5.0 3 9 7 3 5.0 5.0 4 6 1 3 5.0 5.0 2.4 使用limit参数 用下一个非缺失值填充该缺失值且每列只填充

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这篇文章其实来源于自己的数据挖掘课程作业，通过完成老师布置的作业，感觉对于使用python中的pandas模块读取表格数据进行操作有了更深层的认识，这里做一个整理总结。...fillna函数用于替换缺失值，常见参数如下： value参数决定要用什么值去填充缺失值 axis：确定填充维度，从行开始或是从列开始 limit：确定填充的个数，int型 通常limit参数配合axis...tableline = tabledata['类型'].fillna(value='其他') tabledata['类型'] = tableline print(tabledata) 6、修改某一列，用平均值代替缺失值...这个的思路和上面一个基本一致，区别在于我们需要线求出平均值。...平均值的求解肯定不需要缺失值参与，于是我们先取出某一列不存在的缺失值的所有数据，再取出这一列数据，通过mean函数直接获取平均值。

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【缺失值处理】拉格朗日插值法—随机森林算法填充—sklearn填充（均值众数中位数）

填补   4 其他（删除包含缺失行/列，用前/后一行，前后均值替换等） 在进行缺失值填充之前，要先对缺失的变量进行业务上的了解，即变量的含义、获取方式、计算逻辑，以便知道该变量为什么会出现缺失值、缺失值代表什么含义...填补一个特征时，先将其他特征的缺失值用0代替，每完成一次回归预测，就将预测值放到原本的特征矩阵中，再继续填补下一个特征。...，每完成一次回归预测，就将预测值放到原本的特征矩阵中，再继续填补下一个特征 for i in sortindex:     #构建我们的新特征矩阵和新标签     df = X_missing_reg.../列，用前/后一行，前后均值替换等）  df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 删除包含缺失值的行： ...：  df.fillna(value=10) 用上一行对应位置的值替换缺失值：  df.fillna(axis=0, method='ffill') 用前一列对应位置的值替换缺失值：  df.fillna

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30 个小例子帮你快速掌握Pandas

我们可以使用特定值，聚合函数（例如均值）或上一个或下一个值。 对于Geography列，我将使用最常见的值。 ?...avg = df['Balance'].mean() df['Balance'].fillna(value=avg, inplace=True) fillna函数的method参数可用于根据列中的上一个或下一个值填充缺失值...例如，thresh = 5表示一行必须具有至少5个不可丢失的非丢失值。缺失值小于或等于4的行将被删除。 DataFrame现在没有任何缺失值。...第一个参数是位置的索引，第二个参数是列的名称，第三个参数是值。 19.where函数 它用于根据条件替换行或列中的值。默认替换值是NaN，但我们也可以指定要替换的值。...Geography列的内存消耗减少了近8倍。 24.替换值 替换函数可用于替换DataFrame中的值。 ? 第一个参数是要替换的值，第二个参数是新值。 我们可以使用字典进行多次替换。 ?

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pandas 缺失数据处理大全（附代码）

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