Pandas之isna,fillna
isna()
释义
筛选为NaN的布尔值,可接受单个标量或者数组
举例
筛选stu_name
为NaN的所有行:
df = pd.DataFrame({'stu_name': ['Tom', 'Tony', 'Jack', 'Jack', np.nan], 'stu_age': [16, 16, 15, np.nan, 21]})
print(df)
df1 = df[df['stu_name'].isna()]
print(df1)
fillna()
释义
对NaN值进行填充,官方文档
常用参数
- value:用来填充的值,只能为
标量/dict/Series/DataFrame
- method:填充的方式
- backfill/bfill:用后一个非NaN值填充本NaN值
- pad/ffill:用前一个非NaN值来填充本Nan值
- None:用
value
参数指定的值来填充(默认方式)
- inplace:是否修改原对象
举例
- 把所有的NaN填充为横杠
-
df = pd.DataFrame({'stu_name': ['Tom', 'Tony', 'Jack', 'Jack', np.nan], 'stu_age': [16, 16, 15, np.nan, 21]})
print(df)
df1 = df.fillna('-')
print(df1)
stu_name
为NaN的填充为UNKNOWN
,stu_age
为NaN的填充为-1
df = pd.DataFrame({'stu_name': ['Tom', 'Tony', 'Jack', 'Jack', np.nan], 'stu_age': [16, 16, 15, np.nan, 21]})
print(df)
df2 = df.fillna({'stu_name': 'UNKNOWN', 'stu_age': -1})
print(df2)
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