Python Pandas Series.fillna()用法及代碼示例

Pandas 係列是帶有軸標簽的一維 ndarray。標簽不必是唯一的，但必須是可散列的類型。該對象支持基於整數和基於標簽的索引，並提供了許多用於執行涉及索引的操作的方法。

Pandas Series.fillna()函數用於使用指定的方法填充 NA/NaN 值。

用法： Series.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)

參數：
value:用於填充孔的值
method:用於在重新索引的 Series pad/ffill 中填充孔的方法
axis:{0 或 ‘index’}
inplace:如果為真，請填寫到位。
limit:如果指定了方法，這是向前/向後填充的連續 NaN 值的最大數量
downcast:字典，默認為無

返回：填充：係列

範例1：使用Series.fillna()函數來填寫給定係列對象中的缺失值。使用字典傳遞對應於係列對象中不同索引標簽的要填充的值。


# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', None, 'Rio'])
  
# Create the Index
sr.index = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4', 'City 5'] 
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

輸出：

現在我們將使用Series.fillna()函數來填寫給定係列對象中的缺失值。


# fill the values using dictionary
result = sr.fillna(value = {'City 4' :'Lisbon', 'City 1' :'Dublin'})
  
# Print the result
print(result)

輸出：

正如我們在輸出中看到的，Series.fillna()函數已成功填寫給定係列對象中的缺失值。

範例2：使用Series.fillna()函數使用前向填充 (ffill) 方法填充給定係列對象中的缺失值。


# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([100, None, None, 18, 65, None, 32, 10, 5, 24, None])
  
# Create the Index
index_ = pd.date_range('2010-10-09', periods = 11, freq ='M')
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

輸出：

現在我們將使用Series.fillna()函數來填寫給定係列對象中的缺失值。我們將使用前向填充方法來填充缺失值。


# fill the values using forward fill method
result = sr.fillna(method = 'ffill')
  
# Print the result
print(result)

輸出：

正如我們在輸出中看到的，Series.fillna()函數已成功填寫給定係列對象中的缺失值。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas Series.fillna()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。