如何在Python中使用fillna函數處理數據

fillna() 是 pandas 庫中的一個函數，用于填充缺失值

首先，確保已經安裝了 pandas 庫。如果沒有安裝，可以使用以下命令進行安裝：

pip install pandas

導入 pandas 庫并創建一個包含缺失值（NaN）的 DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始 DataFrame:")
print(df)

這將輸出以下內容：

原始 DataFrame:
     A    B  C
0  1.0  4.0  7
1  2.0  NaN  8
2  NaN  6.0  9

使用 fillna() 函數填充缺失值。有多種方法可以填充缺失值，例如使用常數、前一個值、后一個值等。以下是一些示例：

使用常數填充缺失值（例如 0）：

filled_df = df.fillna(0)
print("使用常數填充后的 DataFrame:")
print(filled_df)

使用前一個值填充缺失值：

filled_df = df.fillna(method='ffill')
print("使用前一個值填充后的 DataFrame:")
print(filled_df)

使用后一個值填充缺失值：

filled_df = df.fillna(method='bfill')
print("使用后一個值填充后的 DataFrame:")
print(filled_df)

使用平均值填充缺失值：

filled_df = df.fillna(df.mean())
print("使用平均值填充后的 DataFrame:")
print(filled_df)

注意：在實際應用中，根據數據的特點和需求選擇合適的填充方法。

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