昨天，我们学习了pandas中的dropna方法，今天，学习一下fillna方法。该方法的主要作用是实现对NaN值的填充功能。该方法主要有3个参数，分别是：value，method，limit等。...89.0 89 98.0 3 jiken 89.0 89 125.0 2、method参数 该参数主要控制自动填充，是向上填充还是向下填充 method : {‘backfill’, ‘bfill...’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None pad / ffill: 向下自动填充 backfill / bfill: 向上自动填充 # 向下 df.fillna...False 1 False True False False 2 False False False True 3 False False False False 总结 到此这篇关于python pandas...通过fillna方法实现部分自动填充功能的文章就介绍到这了,更多相关python pandas fillna自动填充内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn
时间序列的操作 一、时间序列基础 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame from datetime...就是说end和periods不用共存。...bfill和ffill 这是resample的两个方法，用于数据的填充。...当采样频率提高之后，可能导致原始数据不够，例如s1是按照“日”为单位进行排列的，如果按照小时进行采样的话必然不能采，所以可以使用bfill和ffill对数据进行填充。 ?...但是看到这个图可读性是为0的，因为8000+的数据挤在一起形成的折线图显得不好看，所以采用前面采样的方法进行数据预处理，改成每个周一个点 将之前的数据按周采样，保存在新的dataframe中： weekly_df
Pandas中的空值有三个：np.nan (Not a Number) 、 None 和 pd.NaT(时间格式的空值，注意大小写不能错)，这三个值可以用Pandas中的函数isnull()，notnull...而不管是空字符串还是空格，其数据类型都是字符串，Pandas判断的结果不是空值。 2. 自定义缺失值有很多不同的形式，如上面刚说的空字符串和空格(当然，一般不用这两个，因为看起来不够直观)。...有 ffill，pad，bfill，backfill 四种填充方式可以使用，ffill 和 pad 表示用缺失值的前一个值填充，如果axis=0，则用空值上一行的值填充，如果axis=1，则用空值左边的值填充...bfill 和 backfill 表示用缺失值的后一个值填充，axis的用法以及找不到填充值的情况同 ffill 和 pad 。...bfill(): 用缺失值的后一个值填充。 backfill(): 同bfill()。 在进行数据填充时，可能填充之后还有空值，如用ffill 和 pad填充时，数据第一行就是空值。
预备知识 2.1 Series.ne(Series) 判断两个Series是否相等 import pandas as pd import numpy as np a = pd.Series([1, 1...2.3 DataFrame.bfill() 用下一个非缺失值填充该缺失值。 等价 DataFrame.fillna(method='bfill')，也等价于 ’！= ‘，但 ’！...NaN NaN NaN b 0.0 1.0 2.0 3.0 c 4.0 5.0 6.0 7.0 d 8.0 9.0 10.0 11.0 df.shift().bfill...numerical、datetimes)进行差分比较，所以对于类别型变量的比较，可以采用下面方法： df['changed'] = df['column'].ne(df['coluimn'].shift().bfill...补充内容 对以下操作的耗时进行比较: %timeit df['ColumnB'].ne(df['ColumnB'].shift().bfill()).astype(int) 10 loops
True、False True：直接修改原对象 False：创建一个副本，修改副本，原对象不变（缺省默认） method参数的取值 ： {‘pad’, ‘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...） 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 as np from numpy import nan...‘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) 运行结果：
这系列将介绍Pandas模块中的Series，本文主要介绍： 过滤Series的值 单条件筛选 多条件筛选 Series缺失值的处理 判断value值是否为缺失值 删除缺失值 使用fillna()填充缺失值...快速掌握Series~创建Series [L2]快速掌握Series~Series的属性 [L3]快速掌握Series~通过Series索引获取指定值 [L4]快速掌握Series~Series的切片和增删改查...过滤Series的值的方式分为两种： 单条件筛选； 多条件筛选； import pandas as pd s = pd.Series([1,2,3,4],index = ["a","b","c","d...； # 创建一个带缺失值的Series import pandas as pd s = pd.Series([1,2,None,4]) print(s) result: 0 1.0 1..." + "-"*5) print(s.fillna(method = "bfill")) result: -----原来的Series----- 0 1.0 1 2.0 2 NaN
这是 pandas 快速上手系列的第 6 篇文章，本篇详细介绍了pandas.fillna() 填充缺失值（NaN）的各种妙招，包括用常数值填充缺失值、用前一个值或后一个值填充、用列的均值、不同列使用不同值填充等方法...fillna() 是 Pandas 中常用的处理缺失值 (NaN) 的函数。它可以用指定的值或插值方法来填充 DataFrame 或 Series 中的缺失值。...先初始化一个数据集 dataframe In [43]: import pandas as pd ...: ...: df = pd.DataFrame({ ...:...) A B 0 1.0 NaN 1 2.0 2.0 2 2.0 3.0 3 4.0 3.0 用后一个值填充缺失值，则最后一行的 NaN 会被跳过，设置 method='bfill...' In [45]: # 用后一个值填充缺失值 ...: df_filled = df.fillna(method='bfill') ...: print(df_filled)
False True：直接修改原对象 False：创建一个副本，修改副本，原对象不变（缺省默认） 1.2 method参数 取值 ： {‘pad’, ‘ffill’,‘backfill’, ‘bfill...） 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 isnull：缺失值为True，非缺失值为False...代码实例 #导包 import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN df1=pd.DataFrame([[1,2,3...0.0 0.0 3.0 2 8.0 8.0 8.0 8.0 NaN 3 5.0 5.0 6.0 6.0 NaN 4 7.0 5.0 7.0 4.0 1.0 还有一些pandas...的基础运算请参考这篇文章->pandas | DataFrame基础运算以及空值填充 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/170012.html原文链接：
Pandas 的名字来源于“Panel Data”和“Python Data Analysis Library”的缩写。...Pandas 的核心数据结构是 Series 和 DataFrame，分别用于处理一维和二维数据。...') # 写入 CSV 文件 df.to_csv('output.csv', index=False) 数据选择和过滤 import pandas as pd df = pd.read_csv(...= df.fillna(method='bfill') print(df_filled_bfill) # 使用每列的均值填充缺失值 df_filled_mean = df.fillna(df.mean...pandas操作excel pandas不能直接操作excel，因此我们需要依赖其他的第三方库进行操作，比如openpyxl。
0.摘要 pandas中fillna()方法，能够使用指定的方法填充NA/NaN值。...method： {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None。...定义了填充空值的方法， pad / ffill表示用前面行/列的值，填充当前行/列的空值， backfill / bfill表示用后面行/列的值，填充当前行/列的空值。 axis：轴。...2.示例 import numpy as np import pandas as pd a = np.arange(100,dtype=float).reshape((10,10)) for i in
好多数据集都含缺失数据，缺失数据有多重表现形式 数据库中，缺失数据表示为NULL 在某些编程语言中用NA表示 缺失值也可能是空字符串（’’）或数值 在Pandas中使用NaN表示缺失值； NaN简介 Pandas...中的NaN值来自NumPy库，NumPy中缺失值有几种表示形式：NaN，NAN，nan，他们都一样 缺失值和其它类型的数据不同，它毫无意义，NaN不等于0，也不等于空串 print(pd.isnull(...titanic_train['Age'].mean()).value_counts() # 使用Age的平均值来当初填充值，再进行数值统计 时序数据的缺失值填充 city_day.fillna(method='bfill...')['Xylene'][50:64] # bfill表示使用后一个非空值进行填充 # 使用前一个非空值填充：df.fillna(method='ffill') apply自定义函数 Pandas提供了很多数据处理的...API,但当提供的API不能满足需求的时候,需要自己编写数据处理函数, 这个时候可以使用apply函数 apply函数可以接收一个自定义函数, 可以将DataFrame的行/列数据传递给自定义函数处理
Pandas中的resample，重新采样，是对原样本重新处理的一个方法，是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。...降采样：高频数据到低频数据 升采样：低频数据到高频数据 主要函数：resample()（pandas对象都会有这个方法） resample方法的参数 参数 说明 freq 表示重采样频率，例如‘M’、‘...：‘first’、‘last’、‘median’、‘max’、‘min’ axis=0 默认是纵轴，横轴设置axis=1 fill_method = None 升采样时如何插值，比如‘ffill’、‘bfill...01-01 00:01:00 1 2000-01-01 00:01:30 1 2000-01-01 00:02:00 2 Freq: 30S, dtype: int64 增加采样频率到30S,使用bfill...series.resample('30S').bfill()[0:5] 2000-01-01 00:00:00 0 2000-01-01 00:00:30 1 2000-01-01 00:01:00
另外一个构建的方式是字典嵌套字典构造DataFrame数据；嵌套字典赋给DataFrame，pandas会把字典的键作为列，内部字典的键作为索引。...由于类似数组和集合，索引对象的一些方法和属性如下： 一些索引对象的方法和属性 方法 描述 append 将额外的索引对象粘贴到原对象后，产生一个新的索引 difference 计算两个索引的差集 intersection...4.1 重建索引 reindex是pandas对象的重要方法，该方法创建一个符合条件的新对象。如果某个索引值之前并不存在，则会引入缺失值；在这里注意与上一篇文章2.2的区别。...method方法可选参数允许我们使用ffill等方法在重建索引时插值，ffill方法会将值前项填充；bfill是后向填充。...另外一种重建索引的方式是使用loc方法，可以了解一下： reindex方法的参数表 常见参数 描述 index 新的索引序列(行上) method 插值方式，ffill前向填充，bfill后向填充
Pandas数据处理——盘点那些常用的函数（上） 2020-04-22阅读 760 Pandas系列接下来的文章会为大家整理一下实际使用中比较高频的一些用法，当然还会有一篇关于时间序列处理的文章。...在这里需要强调一点就是，不建议初学者上来就把Pandas中所有的方法都啃一遍，这样效率太低而且很多方法平时基本用不到，啃下来也容易忘。...主要用途：打印所用数据的一些基本信息，包括索引和列的数据类型和占用的内存大小。...主要用途：填充缺失数据 主要参数： value （scalar, dict, Series, or DataFrame） 用于填充缺失值的值 method （{‘backfill’, ‘bfill’,...‘pad’, ‘ffill’, None}, default None） 缺失值的填充方式，常用的是bfill后面的值进行填充，ffill用前面的值进行填充 inplace （boolean, default
inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs) import numpy as np from numpy import nan import pandas...6 b 13.0 14.0 15.0 10 c 11.0 12.0 13.0 14 d 15.0 16.0 17.0 18 print(data.fillna(method='bfill...NaN NaN NaN NaN c 11.0 12.0 13.0 14.0 d 15.0 16.0 17.0 18.0 print(data.fillna(method='bfill
None) 描述 按照指定的方法填充NA/NaN值 参数 value : scalar, dict, Series, or DataFrame 标量值或字典对象用于填充缺失值 要填充的值，该值不能是列表...method : {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, 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） axis : {0 or ‘index’} 需要填充的轴 inplace : bool,...None) 描述 按照指定的方法填充NA/NaN值 参数 value : scalar, dict, Series, or DataFrame 标量值或字典对象用于填充缺失值 要填充的值，该值不能是列表.../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） axis ：{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’} 需要填充的轴
pandas在设计之初，就考虑了这种缺失值的情况，默认情况下，大部分的计算函数都会自动忽略数据集中的缺失值，同时对于缺失值也提供了一些简单的填充和删除函数，常见的几种缺失值操作技巧如下 1....默认的缺失值 当需要人为指定一个缺失值时，默认用None和np.nan来表示，用法如下 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd # None被自动识别为...缺失值的判断 为了针对缺失值进行操作，常常需要先判断是否有缺失值的存在，通过isna和notna两个函数可以快速判断，用法如下 >>> a = pd.Series([1, 2, None, 3]) >>...指定一种方法来填充缺失值 # pad方法，表示用NaN前面一个值来进行填充 >>> a.fillna(method = 'pad') 0 1.0 1 2.0 2 2.0 3 3.0 dtype: float64 # bfill...法，表示用NaN后面一个值来进行填充 >>> a.fillna(method = 'bfill') 0 1.0 1 2.0 2 3.0 3 3.0 dtype: float64 fillna也可以对DataFrame
Pandas系列接下来的文章会为大家整理一下实际使用中比较高频的一些用法，当然还会有一篇关于时间序列处理的文章。...在这里需要强调一点就是，不建议初学者上来就把Pandas中所有的方法都啃一遍，这样效率太低而且很多方法平时基本用不到，啃下来也容易忘。...主要用途：打印所用数据的一些基本信息，包括索引和列的数据类型和占用的内存大小。...用法： In [17]: data.info() RangeIndex: 9 entries, 0 to 8 Data columns...主要用途：填充缺失数据 主要参数： value （scalar, dict, Series, or DataFrame） 用于填充缺失值的值 method （{‘backfill’, ‘bfill’,
当我们定义一个Series类型的数据的时候，发现Pandas会帮我们自定义生成一个0到3的索引，我个人是比较喜欢使用Pandas给我们生成的自定义索引，但是部分工作场景需要人工定义，如何实现人工定义呢？...我们原有的数据并没有行标签为4和5的数据，那当我们使用reindex重排的时候，没有的数据将使用NaN进行提示内容为空！ 4、针对没有的序号排序填充固定值 ?...method接bfill意味着没有序号的数据复制相邻的下一个序号的数据。案例中序号为7下一个序号是8，本身也没有数据，所以复制的内容就是NaN！ 今天就这么多内容！感谢点赞！哈哈！
我有这个数据帧 one | two | three 1 1 10 1 1 nan 1 1 nan 1 2 nan 1 2 20 1 2 nan 1 3 nan 1 3 nan 我想使用列[‘one’]和[...那么从列中的值为一行类似键的现有值’3′] 这是我的愿望结果 one | two | three 1 1 10 1 1 10 1 1 10 1 2 20 1 2 20 1 2 20 1 3 nan 1 3 nan 您可以看到键1和3...解决方法: 如果每组只有一个非NaN值,则每组使用ffill(向前填充)和bfill(向后填充),因此需要使用lambda： df[‘three’] = df.groupby([‘one’,’two’]..., sort=False)[‘three’] .apply(lambda x: x.ffill().bfill()) print (df) one two three 0 1 1 10.0 1 1 1...three 0 1 1 10.0 1 1 1 40.0 2 1 1 25.0 3 1 2 20.0 4 1 2 20.0 5 1 2 20.0 6 1 3 NaN 7 1 3 NaN 标签：python,pandas
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