高效替换 Pandas DataFrame 中的 NaN
在数据分析中，空值或 NaN 可能会带来挑战。例如，让我们考虑一个带有 NaN 的 pandas DataFrame：
import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, None, None], [None, None, 9]])
为了有效处理这些 NaN，我们寻求一种优雅的解决方案来用逻辑值替换它们。
前向填充方法
一种高效且无循环的方法是使用带有 ffill 参数的 fillna 方法。此操作向前传播最后观察到的值，替换任何后续的 NaN。对于给定的 DataFrame，它会导致：
df.fillna(method='ffill')
0 1 2 0 1 2 3 1 4 2 3 2 4 2 9
向后填充方法
或者，如果将 NaN 替换为同一列中最接近的值，但如果需要向后方向，可以使用 bfill 参数。此方法向后传播第一个观察值，填充 NaN。
就地修改
默认情况下，fillna 方法不会修改原始 DataFrame。要永久应用更改，请使用 inplace=True。
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
此操作直接更新 df，根据指定方法替换所有 NaN。
结论
利用 fillna 方法的灵活性，我们可以通过前向和后向填充有效地替换 pandas DataFrame 中的 NaN技术，确保分析数据干净完整。
以上是如何有效地替换 Pandas DataFrame 中的 NaN 值？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
