约定：
import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN
填充缺失数据
fillna()是最主要的处理方式了。
df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]]) df1
代码结果：
0
1
2
用常数填充：
df1.fillna(100)
代码结果：
0
1
2
通过字典填充不同的常数：
df1.fillna({0:10,1:20,2:30})
代码结果：
0
1
2
传入inplace=True直接修改原对象：
df1.fillna(0,inplace=True) df1
代码结果：
0
1
2
传入method=” “改变插值方式：
df2=pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(5,5))) df2.iloc[1:4,3]=NaN;df2.iloc[2:4,4]=NaN df2
代码结果：
0
1
2
3
4
df2.fillna(method='ffill')#用前面的值来填充
代码结果：
0
1
2
3
4
传入limit=” “限制填充个数：
df2.fillna(method='bfill',limit=2)
代码结果：
0
1
2
3
4
传入axis=” “修改填充方向：
df2.fillna(method="ffill",limit=1,axis=1)
代码结果：
0
1
2
3
4
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
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%。