Python Pandas TimedeltaIndex.fillna用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas TimedeltaIndex.fillna()函数使用指定的值填充给定的TimedeltaIndex对象中的所有缺失值。

用法： TimedeltaIndex.fillna(value=None, downcast=None)

参数：
value:用于填充孔的标量值(例如0)。该值不能是list-likes。
downcast:item-> dtype决定是否向下转换的内容，或字符串“ infer”将尝试向下转换为适当的相等类型(例如，如果可能，将float64转换为int64)

返回：填充：％(桶)s

范例1：采用TimedeltaIndex.fillna()函数填充给定的TimedeltaIndex对象中的所有缺失值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Create the TimedeltaIndex object 
tidx = pd.TimedeltaIndex(data =[None, '1 days 06:05:01.000030', None, 
                       '1 days 02:00:00', '21 days 06:15:01.000030']) 
  
# Print the TimedeltaIndex object 
print(tidx)

输出：

现在我们将使用TimedeltaIndex.fillna()函数填充tidx对象中的所有缺失值。

# fill the missing values 
tidx.fillna('10 days')

输出：

正如我们在输出中看到的，TimedeltaIndex.fillna()函数已用tidx对象中的指定值填充所有缺少的值。

范例2：采用TimedeltaIndex.fillna()函数填充给定的TimedeltaIndex对象中的所有缺失值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Create the TimedeltaIndex object 
tidx = pd.TimedeltaIndex(data =['06:05:01.000030', None, '22 day 2 min 3us 10ns', 
                                    '+23:59:59.999999', None, '+12:19:59.999999']) 
  
# Print the TimedeltaIndex object 
print(tidx)

输出：

现在我们将使用TimedeltaIndex.fillna()函数填充tidx对象中的所有缺失值。

# fill the missing values 
tidx.fillna('2 days 10:50')

输出：

正如我们在输出中看到的，TimedeltaIndex.fillna()函数已用tidx对象中的指定值填充所有缺少的值。

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas TimedeltaIndex.fillna。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。