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loc函数是什么意思,python中指数函数怎么表示

时间:2023-05-05 09:58:19 阅读:17336 作者:3873

fillna函数:作用:弥补缺失值

参数:文件名称(in place,method,limit,axis ) )。

参数解释代码演示

自定义数据帧类型的数据

importpandasaspdimportnumpyasnpfromnumpyimportNaNasNaNdf=PD.data frame ([ 1,2,3]、[NaN,NaN,3]、[NaN,nan,nan,3 ]

#df.fillna(100 )0) 1.0 ) 2.0 ) 3.01 ) 100.0 ) 100.0 ) 100.0 ) 1.0 ) 2.01用常数填充nannan 3.02 nannan #的df.fill na (033366666

1、inplace参数取值:True、False

True :直接修改原始对象

Fasle (创建副本,修改副本,不更改原始对象(无默认值) ) )。

指定inplace参数df.fillna(0,inplace=True ) (df对象已更改的df0120 ) 1.0 ) 2.0 ) 3.02 )0.0.0.2,方法参数可能为

{'pad','ffill','backfill','bfill','None'}pad/ffill :用当前的未缺少值填充此缺少值

33558 www.Sina.com/back fill/b fill :用以下非缺失值填充此缺失值

None :指定要替换缺少值的值。 (缺少的默认值) )。

method参数df.iloc [ 1,1 ]=nandf 01201.02.03.010.0 nan3. 020.0.0 df.fill na (method=' ff ill ' ) #之前的缺失值,此处1 )=nandf 01201.02.03.010.0 nan3. 020.0.0 df.fill na (method=' b fill ' ) #此对象0120.02.02.03.01 .

limit参数df.iloc [ 1,1 ]=nandf.iloc [ 0,1 ]=nandf 0120.0 nan3. 01.0 nan3. 02.0.0 df.fill na (方法=' b fill )

1 )逐行填充; 0 :按列填充

请注意,在指定axis参数时,必须至少与value或method一起使用df 01201.0 nan3. 010.0 nan3. 020.0 df.fill na (2)。 axis=1) 01201.02.03.010.02.03.020.0.0 df.fill na (2,axis=0)0) 01.02.03.02.0.0 df axis=1) 01 ) 20.02.01.02.03.02.0.0 df.0文件na (2, axis=0) 01201.02.010.02.03.020.0.0 )与value一起使用时,效果不存在差异(与method一起使用时,效果如下method='bfill ' )按列填充,01201.0.03.010.03.020.0.0 df 01201.0 nannan3. 020.0 df.fill na (axil na method='bfill ' ) )填充下一行中的非缺少值使用下一列中的非缺少值填充01201.0nannan10.03.03.020.0.0#作为limit,则每行或列中的填充个数df.ilnan 2 ]=3df 0120.0 nan3. 01.0 nan3. 02.02.0.0 #按行填充,每行填充一个,用前一列的非缺失值填充df.fillna(method='ffill ',limit=1 axis=1) 01 ) 20 ) 1.0 )1.01.0 )0.0.0)按列填充3.02.0.0#,并按前一列填充,因此df.fill na (方法=' ff ill ' axis=0) 0120.0NaN3.010.0NaN3.02.0.0#按列填充,用下一行中的非缺失值填充,共缺失一列,两个缺失值,limit=1限制为一个df.fill na (meme axis=0)按020.0 nan3. 01.0.03.02.0.0 df.iloc [ 0,2 ]=nandf 01201.0 nannan3. 020.0.0 )列填充,每列一列axis=0(0120 ) 1.0nan3.010.0 )3.020.0.0 ' '从上面的代码示例中可以看出,使用axis、method和limit参数时,limit按行或列() 在机器学习中,如果数据有缺失,则直接删除某行或某列中的数据通常是不理想的。 尤其是在数据量较少的情况下,用上一个或下一个未缺少的值填充或用平均值填充缺少的值是很常见的。 填充的语句和参数的解释可以参照上述代码来理解

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