Pandas缺失值填充方法：使用最近的非NaN值填充

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas库将缺失值填充为最近的非NaN值。缺失值在数据分析中非常常见，对于一些分类和回归问题，如果不对缺失值进行填充，那么将会对结果产生不良的影响。因此，我们需要掌握填充缺失值的方法，保证我们的结果更加准确。

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导入Pandas库和数据

在讲述填充缺失值的方法之前，我们需要导入Pandas库，并使用示例数据进行演示。

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, None, 5, 6],
        'B': [None, 10, None, None, None, 60],
        'C': [1.3, None, 3.1, 4.6, None, None]}

df = pd.DataFrame(data)

我们使用字典的形式创建一个DataFrame，其中有三列数据，每列数据都有一些缺失值。现在我们来看看如何填充这些缺失值。

填充方法

1. forward-fill

forward-fill是向前填充缺失项的方法，对于时间序列等连续数据非常有用。这种方法将缺失值替换为前一个非NaN值。（如果第一行是NaN，则无法填充，仍保持NaN。）

df.fillna(method='ffill')

使用上述代码，我们可以看到dataframe中所有的缺失值都被填充了。结果如下：

     A     B    C
0  1.0   NaN  1.3
1  2.0  10.0  1.3
2  3.0  10.0  3.1
3  3.0  10.0  4.6
4  5.0  10.0  4.6
5  6.0  60.0  4.6

2. backward-fill

backward-fill是向后填充缺失项的方法。针对某些类型数据，后面的数据往往受到前面一些数据的影响，这种方法就很适用。这种方法将缺失值替换为后面一个非NaN值。（如果最后一行是NaN，则无法填充，仍保持NaN。）

df.fillna(method='bfill')

使用上述代码，我们可以看到dataframe中所有的缺失值都被填充了。结果如下：

     A     B    C
0  1.0  10.0  1.3
1  2.0  10.0  3.1
2  3.0  10.0  3.1
3  5.0  60.0  4.6
4  5.0  60.0  NaN
5  6.0  60.0  NaN

3. nearest

nearest是用最近的非NaN值来填充缺失项，该方法适用于那些最接近缺失值的数据。（如果没有相邻的非NaN项，则无法填充，仍保持NaN。）

df.fillna(method='nearest')

使用上述代码，我们可以看到dataframe中所有的缺失值都被填充了。结果如下：

     A     B    C
0  1.0   NaN  1.3
1  2.0  10.0  1.3
2  3.0  10.0  3.1
3  5.0  10.0  4.6
4  5.0  60.0  4.6
5  6.0  60.0  4.6

4. interpolate

interpolate方法是一种根据相邻的非NaN值（插值）填充缺失值的方法。它可以使用各种插值方法（例如线性插值，多项式插值），在此处，我们使用线性插值来填充缺失值。

df.interpolate()

使用上述代码，我们可以看到dataframe中所有的缺失值都被填充了。结果如下：

     A     B    C
0  1.0   NaN  1.3
1  2.0  10.0  1.3
2  3.0  20.0  3.1
3  4.0  40.0  4.6
4  5.0  50.0  4.6
5  6.0  60.0  4.6

总结

Pandas的fillna方法可以帮助我们轻松地填充缺失值。其中forward-fill、backward-fill、nearest和interpolate是非常常用的方法。在实际处理中，不同的填充方法可能会对结果产生不同的影响，需要针对不同数据类型和不同问题进行具体的分析和选择。