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昨天,我们学习了pandas中的dropna方法,今天,学习一下fillna方法。该方法的主要作用是实现对NaN值的填充功能。该方法主要有3个参数,分别是:value,method,limit等。其余参数可以通过调用help函数获取信息。
(1)value
该参数主要是确定填充数值
> df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx') > df name Chinese Chinese.1 id 0 bob 12.0 12 123.0 1 millor NaN 32 124.0 2 jiken 89.0 89 NaN 3 jiken 89.0 89 125.0 # 默认将所有值均填充为0 > df.fillna(0) name Chinese Chinese.1 id 0 bob 12.0 12 123.0 1 millor 0.0 32 124.0 2 jiken 89.0 89 0.0 3 jiken 89.0 89 125.0 # 也可以通过字典控制每列传什么值 > my_dict = {'Chinese' : 92, 'id' : 98} > df.fillna(my_dict) name Chinese Chinese.1 id 0 bob 12.0 12 123.0 1 millor 92.0 32 124.0 2 jiken 89.0 89 98.0 3 jiken 89.0 89 125.0
2、method参数
该参数主要控制自动填充,是向上填充还是向下填充
method : {‘backfill', ‘bfill', ‘pad', ‘ffill', None}, default None
pad / ffill: 向下自动填充
backfill / bfill: 向上自动填充
# 向下 > df.fillna(method='ffill') name Chinese Chinese.1 id 0 bob 12.0 12 123.0 1 millor 12.0 32 124.0 2 jiken 89.0 89 124.0 3 jiken 89.0 89 125.0 # 向上 > df.fillna(method='bfill') name Chinese Chinese.1 id 0 bob 12.0 12 123.0 1 millor 89.0 32 124.0 2 jiken 89.0 89 125.0 3 jiken 89.0 89 125.0
3、limit参数
该参数类似于mysql中的limit。向上或者向下填充时控制最大填充前几行
# 限制自动填充最大填充1行。 > df.fillna(method = 'bfill', limit=1) name Chinese Chinese.1 id 0 bob 12.0 12 123.0 1 millor 89.0 32 124.0 2 jiken 89.0 89 125.0 3 jiken 89.0 89 125.0
哈哈,以上就是关于fillna方法的介绍。
关于,isna方法很好理解,判断是否为NaN值
> df.isna() name Chinese Chinese.1 id 0 False False False False 1 False True False False 2 False False False True 3 False False False False >
总结
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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2024年11月02日
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