Pandas fillna 函数无法正常工作的问题

在本文中，我们将讨论 Pandas 中的 fillna 函数无法正常工作的问题。

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常见问题

有时候，当我们使用 Pandas 的 fillna 函数时，会发现数据中的缺失值并没有被正确地填充。这很可能是由于以下原因导致的：

DataFrame 不存在

请确保 DataFrame 存在，并且使用正确的参数名称。下面是一个使用错误参数名称的示例：

df.fillna(value=0, inplace=True)

请注意，参数名称是 values，而不是 value，正确的示例应为：

df.fillna(values=0, inplace=True)

列名错误

填充时，请确保列名正确。下面是一个示例，错误地指定了列名：

df['age'].fillna(value=0, inplace=True)

请确保使用正确的列名。如果列名不存在，请检查数据框的列名，并确保使用正确的名称。

错误地指定 in-place 参数

请务必小心 in-place 参数。如果 in-place 参数设置为 False，则数据框将被更改，而原始数据将保持不变。但是，如果 in-place 参数设置为 True，则原始数据将被更改。以下是一个错误的示例：

df.fillna(value=0, inplace=False)

请注意，此示例中的 in-place 参数设置为 False。如果您希望将更改保存在原始数据框中，请将 in-place 参数设置为 True。

示例

以下是一些示例，展示了如何使用 fillna 函数。

使用常量填充缺失值

df.fillna(0, inplace=True)

此示例将使用常量 0 填充所有缺失值。

使用前一个非空单元格填充缺失值

df.fillna(method='ffill', inplace=True)

此示例将使用前一个非空单元格来填充缺失值。

使用后一个非空单元格填充缺失值

df.fillna(method='bfill', inplace=True)

此示例将使用后一个非空单元格来填充缺失值。

总结

在 Pandas 中填充缺失值是一项基本任务，但在填充操作期间遇到问题时，这些错误可能导致出乎意料的结果。然而，通过确保 DataFrame 存在、使用正确的列名、正确地指定 in-place 参数以及熟悉不同的填充方法，可以帮助您解决这些问题。