pandas2.2.0 fillna 方法被替换成了什么|极客笔记

pandas2.2.0 fillna 方法被替换成了什么

在 pandas 2.2.0 版本中，fillna 方法的行为发生了变化，该方法在处理缺失值时有一些新的特性和参数。本文将详细探讨 pandas 2.2.0 中 fillna 方法的更新内容和替代方法。

在 pandas 中，fillna 方法用于填充 DataFrame 或 Series 中的缺失值（NaN）。缺失值是数据分析中常见的问题，需要针对缺失值进行处理，以避免对后续分析造成影响。

fillna 方法的基本用法如下：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 2, 3, None, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 用指定值填充缺失值
df.fillna(0)

上述代码中，我们创建了一个包含缺失值的 DataFrame，并使用 fillna 方法将缺失值填充为 0。

在 pandas 2.2.0 版本中，fillna 方法的一些参数和行为发生了变化，主要包括以下几点：

在 pandas 2.2.0 中，新增了 inplace 参数，用于控制是否在原对象上进行就地修改。如果设置 inplace=True，将直接在原 DataFrame 或 Series 上进行填充操作，而不返回新的对象。

# 在原对象上进行填充操作
df.fillna(0, inplace=True)

新增了 limit 参数，用于限制填充的数量。通过设置 limit=n，可以指定每列中最多填充 n 个缺失值。

# 每列最多填充 2 个缺失值
df.fillna(method='ffill', limit=2)

在 pandas 2.2.0 中，fill_value 参数被重命名为 value，用于指定填充的值。

# 使用指定值填充缺失值
df.fillna(value=0)

在 pandas 2.2.0 中，fillna 方法中 method 参数的默认值由 None 改为 ‘ffill’，即使用前一个非缺失值进行填充。

# 使用前一个非缺失值进行填充
df.fillna(method='ffill')

除了 fillna 方法外，还可以使用其他方法来处理缺失值。以下是一些替代方式：

replace 方法可以指定要替换的值和替换后的值，可以用来替换缺失值。

# 替换缺失值为指定值
df.replace({None: 0})

interpolate 方法可以根据缺失值前后的数值进行线性插值，填充缺失值。

# 根据前后值进行线性插值
df.interpolate()

dropna 方法可以删除包含缺失值的行或列，而不是填充缺失值。

# 删除包含缺失值的行
df.dropna()

在 pandas 2.2.0 中，fillna 方法的参数和行为发生了一些变化，新增了一些功能和参数，使得填充缺失值更加灵活和方便。在实际应用中，根据具体的需求和数据特点选择合适的方法来处理缺失值，保证数据的完整性和准确性。