當資料中存在nan缺失值時，我們可以用其他數值替代nan，主要用到了dataframe.fillna()方法，下面我們來看看具體的用法：
1.先來建立乙個帶有缺失值的dataframe:
2.使用0替代缺失值（當然你可以用任意乙個數字代替nan）
df.fillna(
0)
df.fillna(
'missing'
)
5.與pad相反，bfill表示用後乙個資料代替nan。這裡我們增加乙個知識點，用limit限制每列可以替代nan的數目，下面我們限制每列只能替代乙個nan
6.除了上面用乙個具體的值來代替nan之外，還可以使用平均數或者其他描述性統計量來代替nan
df.fillna(df.mean(
)
Pandas 缺失值填充的方法
重新載入原始資料 titanic df pd.read csv titanic.csv 計算所有人年齡的均值 age median1 titanic df.age.median 使用fillna填充缺失值，inplace true表示在原資料titanic df上直接進行修改 titanic df....
pandas處理，填充缺失資料
1 pandas使用浮點值nan表示浮點和非浮點陣列的缺失資料 對於乙個series可以用dropna方法或者通過布林型索引達到目的 2 對於dataframe丟棄全na 丟棄全為na的那些行 丟棄全為na的那些列 利用thresh,留下一部分觀測資料 thresh 3,表示在行方向上至少有3個非n...
python缺失值填充
對於特徵值缺失的一種常見的方法就是可以用固定值來填充。data 分數 data 分數 fillna 1 對於數值型的特徵，其缺失值也可以用未缺失資料的均值填充。data 分數 data 分數 fillna data 分數 mean 與均值類似，可以用未缺失資料的眾數來填充缺失值。data 分數 da...