【Kaggle】fillna()函数详解
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发布时间：2024-08-18 21:40
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时间：2024-08-25 19:02
在Kaggle的数据分析中，DataFrame.fillna()函数扮演着重要角色，它用于处理数据中的缺失值。此函数提供了多种选项以适应不同场景的需求。首先，我们来看看核心参数：
method参数允许选择填充策略，可选值包括'pad'（向前填充，使用前一个非缺失值）、'ffill'（同样向前填充）、'backfill'或'bfill'（向后填充，用下一个非缺失值）、以及None（保持缺失，不进行填充）。默认情况下，该参数未指定。
limit参数用于设定填充的最大次数，如果超过这个限制，剩余的缺失值将保持原样。
axis参数控制填充的方向，1代表列（默认），0代表行。
接下来，我们通过几个实例展示函数的使用效果：
当inplace参数未设置时，fillna()会返回填充后的DataFrame，而不是直接修改原始数据。
使用字典填充时，可以为每个列指定特定的填充值。
当inplace参数设为True时，函数会直接在原始DataFrame上进行填充，改变数据结构。
针对method参数，'ffill'和'pad'用于向前填充，'backfill'或'bfill'则用于向后填充。例如，如果你希望用前一个已知值填充缺失，就应设置method='ffill'。
limit参数可以设置为一个正整数，限制填充的次数，例如，如果你只想填充前三个连续的缺失值，可以设置limit=3。
最后，axis参数的选择会决定是按列（默认）还是按行填充缺失值。
通过灵活运用fillna()函数及其参数，我们可以有效地处理DataFrame中的缺失值，确保数据的完整性和分析的准确性。
