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首頁大數(shù)據(jù)時代python: pandas如何向下填充NaN的數(shù)值?
python: pandas如何向下填充NaN的數(shù)值?
2023-05-05
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Pandas 是一個非常強大的 Python 庫,它提供了許多用于數(shù)據(jù)處理和操作的函數(shù)和工具。在數(shù)據(jù)分析中,經(jīng)常會遇到缺失值的問題,而 Pandas 提供了一些方法來處理 NaN 值,比如向下填充 NaN。

本文將介紹 Pandas 中向下填充 NaN 的方法,包括使用 fillna() 函數(shù)以及使用 interpolate() 函數(shù)。此外,還將介紹如何在 Pandas 中處理時間序列數(shù)據(jù)的 NaN 值。

  1. 使用fillna()函數(shù)

fillna() 函數(shù)是 Pandas 中最基本的填充 NaN 值的方法之一。它可以用指定的值或方法來填充 DataFrameSeries 中的 NaN 值。以下示例演示如何使用 fillna() 函數(shù)向下填充 NaN:

import pandas as pd
import numpy as np

# 創(chuàng)建帶有 NaN 值的 Series
s = pd.Series([1, 2, np.nan, np.nan, 5])
print(s)

# 向下填充 NaN 值
s = s.fillna(method='ffill')
print(s)

輸出結(jié)果為:

0    1.0
1    2.0
2    NaN
3    NaN
4    5.0
dtype: float64
0    1.0
1    2.0
2    2.0
3    2.0
4    5.0
dtype: float64

在上面的代碼中,我們首先創(chuàng)建了一個帶有 NaN 值的 Series 對象。然后,我們使用 fillna() 函數(shù)將這些 NaN 值向下填充。在本例中,我們使用 method='ffill' 參數(shù)來指定向下填充。

  1. 使用interpolate()函數(shù)

interpolate() 函數(shù)是 Pandas 中另一個用于填充 NaN 值的函數(shù)。它可以根據(jù)指定的方式填充缺失值,并且支持多種插值方法。以下示例演示如何使用 interpolate() 函數(shù)進行向下填充:

import pandas as pd
import numpy as np

# 創(chuàng)建帶有 NaN 值的 Series
s = pd.Series([1, 2, np.nan, np.nan, 5])
print(s)

# 向下填充 NaN 值
s = s.interpolate(method='linear', limit_direction='backward')
print(s)

輸出結(jié)果為:

0    1.0
1    2.0
2    NaN
3    NaN
4    5.0
dtype: float64
0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    4.0
4    5.0
dtype: float64

在上面的代碼中,我們首先創(chuàng)建了一個帶有 NaN 值的 Series 對象。然后,我們使用 interpolate() 函數(shù)將這些 NaN 值向下填充。在本例中,我們使用 method='linear' 參數(shù)來指定以線性方式填充。limit_direction='backward' 參數(shù)則表示只填充缺失值之后的數(shù)據(jù)。

  1. 時間序列數(shù)據(jù)中的 NaN 值

在處理時間序列數(shù)據(jù)時,經(jīng)常會遇到缺失值的問題。Pandas 提供了一些方法來處理這些 NaN 值。例如,使用 bfill() 函數(shù)可以向下填充缺失值

import pandas as pd
import numpy as np

# 創(chuàng)建帶有 NaN 值的時間序列數(shù)據(jù)
idx = pd.date_range('2020-01-01', periods=5, freq='D')
s = pd.Series([1, 2, np.nan, np.nan, 5], index=idx)
print(s)

# 向下填充 NaN 值
s = s.bfill()
print(s)

輸出結(jié)果為:

2020-01-01    1.0
2020-01-02    2.0
2020-01-03    NaN
2020-01-04    NaN
2020-01-05    5.0
Freq: D,

dtype: float64 2020-01-01 1.0 2020-01-02 2.0 2020-01-03 5.0 2020-01-04 5.0 2020-01-05 5.0 Freq: D, dtype: float64


在上面的代碼中,我們首先創(chuàng)建了一個帶有 NaN 值的時間序列數(shù)據(jù)。然后,我們使用 bfill() 函數(shù)向下填充缺失值。這里需要注意的是,在時間序列數(shù)據(jù)中,我們通常會使用 bfill() 函數(shù)來向后填充缺失值。

除了向下填充 NaN 值之外,Pandas 還提供了一些方法來處理缺失值,例如刪除 NaN 值、插值等。在實際應(yīng)用中,需要根據(jù)具體情況選擇不同的方法。

總結(jié)

本文介紹了 Pandas 中向下填充 NaN 值的兩種方法:fillna() 和 interpolate()。其中,fillna() 函數(shù)是最基本的填充 NaN 值的方法之一,可以用指定的值或方法來填充 DataFrameSeries 中的 NaN 值;interpolate() 函數(shù)支持多種插值方法,可以根據(jù)指定的方式填充缺失值。

此外,本文還介紹了如何在 Pandas 中處理時間序列數(shù)據(jù)的 NaN 值。在時間序列數(shù)據(jù)中,我們通常會使用 bfill() 函數(shù)來向后填充缺失值。在實際應(yīng)用中,需要根據(jù)具體情況選擇不同的方法來處理缺失值。

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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務(wù)器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }