pythonfillna函数平均值填充

Python中的fillna函数

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在数据分析和处理中，我们经常会遇到缺失值问题，这些缺失值可能是由于数据收集过程中的错误，或者某些观测值确实没有相应的数据，在Python的pandas库中，fillna()函数是一个非常有用的工具，用于处理这些缺失值。

什么是fillna函数？

fillna()是pandas库中的一个方法，用于填充DataFrame或Series中的缺失值（NaN），它可以接受多种参数，以不同的方式替换缺失值。

fillna函数的基本用法

最基本的用法是直接指定一个值来填充所有的缺失值。

import pandas as pd
import numpy as np
创建一个包含缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [5, np.nan, np.nan], 'C': [1, 2, 3]})
使用fillna函数填充缺失值
df.fillna(0)

在这个例子中，所有的NaN值都被0替换了。

使用前向填充和后向填充

fillna()函数还支持前向填充（ffill）和后向填充（bfill），前向填充是指用前一个非缺失值填充当前缺失值，而后向填充则是用后一个非缺失值填充当前缺失值。

使用前向填充
df.fillna(method='ffill')
使用后向填充
df.fillna(method='bfill')

使用插值填充

除了直接替换和前后填充，fillna()还支持插值填充，即根据周围的值计算出一个合适的值来填充缺失值。

使用线性插值填充
df.fillna(method='linear')
使用多项式插值填充
df.fillna(method='polynomial', order=2)

使用字典进行填充

fillna()函数还可以接受一个字典作为参数，字典的键是列名，值是要用来填充该列缺失值的值。

使用字典进行填充
df.fillna({'A': 0, 'B': 1, 'C': 2})

使用limit参数限制填充范围

fillna()函数的limit参数可以限制在每个连续的缺失值序列中，最多可以填充多少个缺失值。

使用limit参数限制填充范围
df.fillna(value=0, limit=1)

在这个例子中，只有每个连续的缺失值序列中的第一个缺失值会被填充，其他的缺失值保持不变。

总结一下，fillna()函数是pandas库中的一个非常强大的工具，可以帮助我们灵活地处理数据集中的缺失值，在使用这个函数时，我们需要根据数据的特性和分析的需求，选择合适的填充策略。

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