如何使用df.fillna填充空值數據

一、空值數據的含義和填充方式

在數據分析中，我們經常會遇到一些數據缺失或空值的情況。空值指的是缺乏數值或文本表示的情況，它對數據分析和建模都會產生影響。因此，我們需要在進行數據處理之前，首先要了解數據的含義和填充方式。

空值可以分為兩種情況：一種是真實缺失，即數據本身就沒有值；另一種是數據沒有被獲取，這個缺失可能是因為設備損壞，數據採集錯誤等原因引起。針對這兩種情況，我們可以採用不同的填充方式。

在處理數據時，我們可以使用pandas庫中的fillna()方法，對缺失值進行填充。fillna()方法有多種填充方式，如填充固定值、用均值填充、用前值或後值填充、用插值填充等。

二、使用fillna()方法填充空值

在使用fillna()方法填充空值時，首先需要將數據導入pandas中，然後通過DataFrame.dropna()方法清除空值。接下來，我們可以使用fillna()方法對數據進行填充，下面是一些常用的方法：

import pandas as pd

# 創建一個包含空值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['John', 'Mary', None, 'Tom'], 
                   'age': [25, 26, None, 24]})

# 使用fillna()方法填充空值
# 1、填充固定值
df.fillna(0)

# 2、用均值填充（數值型數據）
df.fillna(df.mean())

# 3、用前值或後值填充
df.fillna(method='ffill') # 用前值填充
df.fillna(method='bfill') # 用後值填充

# 4、用插值填充（數值型數據）
df.interpolate(method='linear')

三、應對不同的數據類型

在填充空值時，不同的數據類型可能需要採用不同的方法。下面我們介紹幾種常見的數據類型和相應的填充方法：

1. 數值型數據的填充

數值型數據常用的填充方式是用均值填充或用插值填充，如前面介紹的方法。

2. 字符型數據的填充

對於字符型數據，我們可以使用fillna()方法的method參數，選擇填充方式。常見的方式有：

# 1、用前向或後向的值填充缺失值
df.fillna(method='ffill') # 用前向的值填充
df.fillna(method='bfill') # 用後向的值填充

# 2、用指定的值填充缺失值
df.fillna('Unknown')

3. 時間序列數據的填充

對於時間序列的數據，我們可以使用插值法來填充。插值法可以根據時間序列中的點，計算缺失值的值。其實現方式如下：

df.interpolate(method='linear')

四、小結

本文主要介紹了如何使用df.fillna填充空值數據。我們從了解空值的含義和填充方式開始，然後介紹了使用fillna()方法填充空值數據的常見方式，並且針對不同的數據類型，給出了相應的填充方法。希望讀者能夠針對不同的場景使用合適的方法，提高數據的處理效率和準確性。