时间:2021-05-22
如果单独是
>>> df.fillna(0)>>> print(df) # 可以看到未发生改变 >>> print(df.fillna(0)) # 如果直接打印是可以看到填充进去了>>> print(df) # 但是再次打印就会发现没有了,还是Nan将其Nan全部填充为0,这时再打印的话会发现根本未填充,这是因为没有加上参数inplace参数。
一定要将inplace = True加入参数,这样才能让源数据发生改变并保存。
>>> df.fillna(0, inplace = True)>>> print(df) #可以看到发生改变以上这篇解决pandas.DataFrame.fillna 填充Nan失败的问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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处理方式:存在缺失值nan,并且是np.nan:删除存在缺失值的:dropna(axis='rows')替换缺失值:fillna(df[].mean(),inp
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如果存在以下DataFrame年龄性别手机号02男NaN13女NaN24NaNNaN删除NaN所在的行:删除表中全部为NaN的行df.dropna(axis=0
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