Python Pandas - 用索引对象中的指定值填充 NaN 值

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

要使用 Index 对象中的指定值填充 NaN 值，请使用Pandas 中的方法。首先，导入所需的库 -index.fillna()

import pandas as pd
import numpy as np

使用一些 NaN 值创建 Pandas 索引 -

index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30])

显示熊猫指数 -

print("Pandas Index...\n",index)

用一些特定的值填充 NaN -

print("\nIndex object after filling NaN value...\n",index.fillna('Amit'))

示例

以下是代码 -

import pandas as pd
import numpy as np
# 还使用一些 NaN 值创建 Pandas 索引
index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30])
# 显示 Pandas 索引
print("Pandas Index...\n",index)
# 返回索引中的元素数
print("\nNumber of elements in the index...\n",index.size)
# 返回数据的 dtype
print("\nThe dtype object...\n",index.dtype)
# 用一些特定的值填充 NaN
print("\nIndex object after filling NaN value...\n",index.fillna('Amit'))
输出结果

这将产生以下输出 -

Pandas Index...
Float64Index([50.0, 10.0, 70.0, nan, 90.0, 50.0, nan, nan, 30.0], dtype='float64')
Number of elements in the index...
9
The dtype object...
float64
Index object after filling NaN value...
Index([50.0, 10.0, 70.0, 'Amit', 90.0, 50.0, 'Amit', 'Amit', 30.0], dtype='object')

以上是 Python Pandas - 用索引对象中的指定值填充 NaN 值 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/317223.html

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