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Pandas中的fillna-如何自動選擇最佳方法？

2021-10-31 22:01:58 .NET開發

假設我有一個資料框，其中包含具有大量 nan 值的列 - 事實上，大多數值都沒有，除了一個（或幾個相同的），但沿著不同的線分布。例如：

df = pd.DataFrame({'A':[np.nan, 2, np.nan], 'B':[3.5, np.nan, 3.5], 'C':[np.nan, np.nan, 0.1]})

那么我怎樣才能實作一個看起來像這樣的資料框呢？

  A    B    C
0  2  3.5  0.1
1  2  3.5  0.1
2  2  3.5  0.1

'bfill' 僅適用于列 'C'，'ffill' 僅適用于列 'B'...

那么，我如何才能將列中的所有 nan 值替換為該列中任何位置和任意數量的實體中存在的 notna 值？

uj5u.com熱心網友回復：

Forwardfill，回填資料幀。

df =df.ffill().bfill()

轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/net/342479.html

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