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Python入门到底有多简单(三):填充数据

发稿时间:2020-09-22来源:新葡萄京娱乐场官方网站生物

上篇【Python入门到底有多简单】之groupby数据分类汇总(二)中,末尾大家生成文件phylum_1.xlsx,phylum列有单元格是合并状态,在pandas重新读取后会出现NaN,因此需要对NaN数据进行填充后分析。本次先容几种填充方法。


In [1]:

import pandas as pd
In [2]:
df = pd.read_excel('data/ASV/phylum_1.xlsx')
df

Out[2]:



2.1用数值或字符串填充


In [3]:

NaN处均填充数值666

df.fillna(666)
Out[3]:



In [4]:

NaN处均填充uncultured

df.fillna('uncultured')
Out[4]:



2.2用字典填充


In [5]:

字典格式{key1:value1,key2:value2,......}

df.fillna({'phylum':666})

Out[5]:


2.3method参数填充

  2.3.1用前面的值填充

In [6]:

df.fillna(method='ffill')
Out[6]:


  2.3.2用后面的值填充

In [7]:

df.fillna(method='bfill')
Out[7]:


  2.3.2用后面的值填充

In [7]:

df.fillna(method='bfill')
Out[7]:


  2.3.3limit限制填充的个数

In [8]:

df.fillna(method='ffill',limit=2)
Out[8]:


  2.3.4axis=1 修改填充方向

默认参数数axis=0,按列填充。axis=1则按照行填充。bfill按照后面的值填充

In [9]:

df.fillna(method='bfill',axis=1)
Out[9]:



inplace=True直接修改原对象

inplace参数默认为False,填充后不改变原数据。inplace=True则将原数据直接改变。


In [10]:
df.fillna(method='ffill',inplace=True)
df
Out[10]:




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