Python Pandas – 使用插值方法填充NaN值

可使用 interpolate() 方法填充 NaN 值。假设以下是我们在 Microsoft Excel 中打开带有一些 NaN 值的 CSV 文件-

从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame 中-

dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesData.csv")

用 interpolate() 填充 NaN 值-

dataFrame.interpolate()

示例

以下是代码-

import pandas as pd

# Load data from a CSV file into a Pandas DataFrame
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesData.csv")
print("DataFrame...\n",dataFrame)

# fill NaN values with interpolate()
res = dataFrame.interpolate()
print("\nDataFrame after interpolation...\n",res)

输出

将会产生以下输出-

DataFrame...
       Car   Reg_Price   Units
0      BMW        2500   100.0
1    Lexus        3500     NaN
2     Audi        2500   120.0
3   Jaguar        2000     NaN
4  Mustang        2500   110.0

DataFrame after interpolation...
       Car   Reg_Price   Units
0      BMW        2500   100.0
1    Lexus        3500   110.0
2     Audi        2500   120.0
3   Jaguar        2000   115.0
4  Mustang        2500   110.0