如何有效地填充 Pandas DataFrame 中的缺失值？

填充 DataFrame 中的缺失值：高效方法

在 pandas 中，当处理不完整的数据集时，通常需要填充缺失值。虽然迭代每一行的效率很低，但 fillna 提供了一种方便的解决方案来填充跨列的缺失值。

考虑以下 DataFrame，其中“Cat1”列中缺少值：

        Day  Cat1  Cat2
0         1    cat   mouse
1         2    dog   elephant
2         3    cat   giraf
3         4    NaN   ant

To使用“Cat2”中的值填充第四行“Cat1”中的缺失值，我们可以使用 fillna 方法，如下所示：

df['Cat1'].fillna(df['Cat2'])

此方法提供了一种快速且节省内存的解决方案来填充缺失值大型数据集中的值。 fillna 方法以另一列作为参数，并使用匹配的索引来替换缺失值。

结果：

        Day  Cat1  Cat2
0         1    cat   mouse
1         2    dog   elephant
2         3    cat   giraf
3         4    ant   ant

通过利用这种高效的方法来填充 pandas 中的缺失值，开发人员可以确保数据完整性并提高数据分析的准确性。

以上是如何有效地填充 Pandas DataFrame 中的缺失值？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！