Python入門到底有多簡單（三）：填充數(shù)據(jù)

發(fā)稿時間：2020-09-22來源：天昊生物

上篇【Python入門到底有多簡單】之groupby數(shù)據(jù)分類匯總（二）中，末尾我們生成文件phylum_1.xlsx，phylum列有單元格是合并狀態(tài)，在pandas重新讀取后會出現(xiàn)NaN,因此需要對NaN數(shù)據(jù)進行填充后分析。本次介紹幾種填充方法。

In [1]:

import pandas as pd

In [2]:

df = pd.read_excel('data/ASV/phylum_1.xlsx')
df

Out[2]:

2.1用數(shù)值或字符串填充

In [3]:

NaN處均填充數(shù)值666

df.fillna(666)

Out[3]:

In [4]:

NaN處均填充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參數(shù)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]:

  2.3.2用后面的值填充

In [7]:

df.fillna(method='bfill')

Out[7]:

  2.3.3limit限制填充的個數(shù)

In [8]:

df.fillna(method='ffill',limit=2)

Out[8]:

  2.3.4axis=1 修改填充方向

默認參數(shù)數(shù)axis=0，按列填充。axis=1則按照行填充。bfill按照后面的值填充

In [9]:

df.fillna(method='bfill',axis=1)

Out[9]:

inplace=True直接修改原對象

inplace參數(shù)默認為False，填充后不改變原數(shù)據(jù)。inplace=True則將原數(shù)據(jù)直接改變。

In [10]:

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

Out[10]:

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作者：大熊

審核：有才

來源：天昊生信團