每日一题9:Pandas-填充缺失值

一、每日一题

DataFrame products

-------------+--------+
| Column Name | Type   |
+-------------+--------+
| name        | object |
| quantity    | int    |
| price       | int    |
+-------------+--------+

编写一个解决方案,在 quantity 列中将缺失的值

编写一个解决方案,在 quantity 列中将缺失的值填充为 0

返回结果如下示例所示。

 

 解答:

import pandas as pd

def fillMissingValues(products: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    products['quantity'] = products['quantity'].fillna(0)
    return products

题源:力扣 

二、总结

fillna() 是 Pandas 库中一个非常实用的方法,用于处理缺失数据(通常表示为 NaN 值)。这个方法可以以多种方式填充DataFrame或Series中的缺失值。以下是 fillna() 方法的一些基本用法和参数总结:

基本用法

1.填充固定值
df.fillna(value, inplace=False)
  • value: 用于替换缺失值的具体值。可以是标量(如0、'missing'等)、列表、字典或Series。
  • inplace: 默认为 False,意味着操作不会改变原数据,而是返回一个新的对象。如果设置为 True,则直接在原始数据上进行修改。
2.前向填充或后向填充
df.fillna(method='ffill' or 'bfill', limit=None, inplace=False)
  • method: 可以是 'ffill'(前向填充,使用前面的非空值填充缺失值)或 'bfill'(后向填充,使用后面的非空值填充缺失值)。
  • limit: 指定连续缺失值填充的最大数量。

参数说明

  • axis: 默认为 0,即按列进行填充。如果设置为 1,则沿着行进行操作。

  • limit: 当使用 ffillbfill 方法时,限制连续NaN值被填充的最大数量。

  • downcast: (可选)尝试向下转换数据类型以节省内存,例如从 float64 转换为 float32

实例

1.常值填充
df['column_name'].fillna(0, inplace=True)
2.使用列的均值填充:
df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean(), inplace=True)
3.前向填充
df.fillna(method='ffill', inplace=True)

参考官方文档

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