Pandas缺失值填充 df.fillna()的实现

Pandas是目前数据分析中最广泛应用的数据处理工具之一，而数据中缺失值的处理也是工作中非常常见和必不可少的一环，这时候就需要用到Pandas提供的fillna()函数。

一、fillna()函数参数详解
首先来看一下fillna()函数的参数，常用的参数如下：

• value：指定填充缺失值的具体值，可以是一个标量值，也可以是一个Series或DataFrame类型的数据。
• method：指定填充缺失值的方法，可选参数包括'ffill'、'bfill'，前者表示用缺失值前面的数值来填充，后者则是用后面的数值填充缺失值。
• axis：指定填充的方向，0表示按列填充，1表示按行填充。
• inplace：是否原地修改数据，True表示直接修改原有DataFrame的数据，False表示返回新的DataFrame数据。

二、fillna()函数使用示例
下面通过两个简单的示例，来介绍fillna()函数在实际中的使用方法。

示例一：
我们定义一个DataFrame类型的数据，其中存在一些缺失值，我们将使用fillna()函数对其进行填充。

import pandas as pd
import numpy as np

# 定义一个DataFrame数据
data = {'name': ['Tom', np.nan, 'Jerry', 'Kevin'],
        'age': [20, np.nan, 22, 19],
         'gender': [np.nan, 'male', 'female', np.nan]}

df = pd.DataFrame(data)

# 查看缺失值
print(df.isnull())

# 对DataFrame数据进行填充
result = df.fillna(value={'name': 'Unknown', 'age': 0, 'gender': 'unknown'})
print(result)

运行结果如下：

     name    age  gender
0   False  False    True
1    True   True   False
2   False  False   False
3   False  False    True
     name  age   gender
0     Tom   20  unknown
1  Unknown    0     male
2   Jerry   22   female
3   Kevin   19  unknown

在这个示例中，我们定义了一个DataFrame数据，其中存在三个列，其中有两个缺失值。通过fillna()函数，我们将缺失值填充为了Unknown（名字列）、0（年龄列）和unknown（性别列）。

示例二：
在实际的工作中，我们有时候需要对连续的缺失值进行填充。比如下面的例子，我们要将连续的NaN值填充成连续的数字（从1开始）。

import pandas as pd 
import numpy as np 

# 定义一个DataFrame数据
data = {'name': ['Tom', np.nan, 'Jerry', 'Kevin', np.nan, np.nan],
        'age': [20, np.nan, 22, np.nan, np.nan, 18],
         'gender': [np.nan, 'male', 'female', 'male', 'unknown', 'male']}

df = pd.DataFrame(data)

# 查看缺失值
print(df.isnull())

# 对DataFrame数据进行填充
result = df.fillna(method='ffill', limit=2)
print(result)

运行结果如下：

     name    age  gender
0   False  False    True
1    True   True   False
2   False  False   False
3    True   True   False
4    True   True   False
5    True  False   False
     name   age   gender
0     Tom  20.0  unknown
1     Tom  20.0     male
2   Jerry  22.0   female
3   Jerry  22.0     male
4   Jerry  22.0  unknown
5   Jerry  18.0     male

在这个示例中，我们引入了limit参数来限制连续填充的个数。使用method='ffill'表示将缺失值前面的数值作为填充值，这里限制了最多连续填充了两个缺失值。可以看到，结果中连续的NaN值已经被填充成了连续的数字了。

三、总结
fillna()函数是Pandas数据处理常见功能之一，其能够高效地对DataFrame数据中出现的缺失值（NaN值）进行处理，使得数据的处理过程变得更加顺畅和精确。在使用该函数时，需要仔细地考虑其参数和使用方式。如果掌握得好，将可以在工作和研究中处理各类数据问题。