Python Pandas DataFrame 缺失值填充：使用后值填充方法

使用 Pandas DataFrame 进行缺失值填充：后值填充方法

本文将介绍如何使用 Pandas 库创建 DataFrame 对象，并使用后值填充方法来填充缺失值。

代码示例

以下代码展示了如何判断 DataFrame 中的特定单元格是否为缺失值，以及如何使用 fillna() 方法以后值填充的方式填充缺失值。

import pandas as pd
import numpy as np

L1 = [[3, 5, 7], [8, None, 6], [None, 4, 9]]
DF1 = pd.DataFrame(L1)

# 判断 DF1 第 2 列第 2 行是否为缺失值
if pd.isnull(DF1.iloc[1, 1]):
    # 以后值填充的方式填充 DF1 的缺失值
    DF1.fillna(method='backfill', inplace=True)

print(DF1)

输出结果

   0  1  2
0  3  5  7
1  8  4  6
2  8  4  9

可以看到，填充缺失值后的 DF1 第 2 列第 2 行的值已经变为 4。

总结

本教程展示了如何使用 Pandas 库创建 DataFrame 对象并使用后值填充方法来填充缺失值。代码示例展示了如何判断 DataFrame 中的特定单元格是否为缺失值，以及如何使用 fillna() 方法以后值填充的方式填充缺失值。