Python入门到底有多简单（三）：填充数据

上篇【Python入门到底有多简单】之groupby数据分类汇总（二）中，末尾我们生成文件phylum_1.xlsx，phylum列有单元格是合并状态，在pandas重新读取后会出现NaN,因此需要对NaN数据进行填充后分析。本次介绍几种填充方法。



In [1]:
import pandas as pd

In [2]:
df = pd.read_excel('data/ASV/phylum_1.xlsx')df

Out[2]:

2.1用数值或字符串填充

In [3]:
NaN处均填充数值666
df.fillna(666)

Out[3]:

In [4]:
NaN处均填充uncultured
df.fillna('uncultured')

Out[4]:

2.2用字典填充

In [5]:
字典格式{key1:value1,key2:value2,......}
df.fillna({'phylum':666})

Out[5]:

2.3method参数填充
    2.3.1用前面的值填充

In [6]:
df.fillna(method='ffill')

Out[6]:

  2.3.2用后面的值填充

In [7]:
df.fillna(method='bfill')

Out[7]:

    2.3.3limit限制填充的个数
In [8]:
df.fillna(method='ffill',limit=2)

Out[8]:

    2.3.4axis=1 修改填充方向
默认参数数axis=0，按列填充。axis=1则按照行填充。bfill按照后面的值填充

In [9]:
df.fillna(method='bfill',axis=1)

Out[9]:

inplace=True直接修改原对象
inplace参数默认为False，填充后不改变原数据。inplace=True则将原数据直接改变。

In [10]:
df.fillna(method='ffill',inplace=True)df

Out[10]:

往期相关链接：
1、R基础篇
excel不熟练怎么办，R来帮您（一）数据分类汇总；
如何使用Rstudio练习R基础教程；
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【零基础学绘图】之气泡图绘制（六）；
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3.python基础篇
【Python入门到底有多简单】之groupby数据分类汇总（二）；
Python入门到底有多简单（一）：数据读写与输出；

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