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填滿 DataFrame 中的缺失值:高效方法
首頁 後端開發(fā) Python教學 如何有效填滿 Pandas DataFrame 中的缺失值?

如何有效填滿 Pandas DataFrame 中的缺失值?

Nov 11, 2024 am 10:30 AM

How to Efficiently Fill Missing Values in Pandas DataFrames?

填滿 DataFrame 中的缺失值:高效方法

在 pandas 中,當處理不完整的資料集時,通常需要填入缺失值。雖然迭代每一行的效率很低,但 fillna 提供了一個方便的解決方案來填充跨列的缺失值。

考慮以下DataFrame,其中「Cat1」欄位缺少值:

        Day  Cat1  Cat2
0         1    cat   mouse
1         2    dog   elephant
2         3    cat   giraf
3         4    NaN   ant

To使用「Cat2」中的值填入第四行「Cat1」的缺失值,我們可以使用fillna 方法,如下所示:

df['Cat1'].fillna(df['Cat2'])

此方法提供了一種快速且節(jié)省記憶體的解決方案來填充缺失值大型資料集中的值。 fillna 方法以另一列作為參數(shù),並使用匹配的索引來替換缺失值。

結(jié)果:

        Day  Cat1  Cat2
0         1    cat   mouse
1         2    dog   elephant
2         3    cat   giraf
3         4    ant   ant

透過利用這種高效的方法來填充 pandas 中的缺失值,開發(fā)人員可以確保資料完整性並提高資料分析的準確性。

以上是如何有效填滿 Pandas DataFrame 中的缺失值?的詳細內(nèi)容。更多資訊請關注PHP中文網(wǎng)其他相關文章!

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