pandas填充fillna无效|极客笔记

pandas填充fillna无效

在数据处理中，经常会遇到缺失值的情况。而pandas中的fillna方法可以帮助我们填充缺失值，使数据更完整，方便后续分析。然而，在实际应用中，有时候会发现使用fillna方法填充数据之后并没有生效，这可能会导致数据分析结果出现错误。本文将深入探讨pandas中fillna方法无效的原因以及解决方法。

1. fillna方法简介

在pandas中，fillna方法是用来填充缺失值的常用方法。其基本语法如下：

DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)

其中，常用参数解释如下：

value: 用来填充缺失值的值，可以是标量、字典、Series或DataFrame
method: 填充方法，包括ffill（用前一个非缺失值填充）、bfill（用后一个非缺失值填充）等
axis: 填充方向，0表示按列填充，1表示按行填充
inplace: 是否在原数据上修改，True表示修改原数据，False表示不修改原数据

2. fillna方法无效的原因

在实际使用中，fillna方法可能会出现无效的情况，主要有以下几个原因：

2.1 索引不匹配

当我们使用fillna方法时，如果填充值的索引与DataFrame的索引不匹配，就会导致填充无效。例如：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'])

fill_values = {'A': 0, 'C': 0}  # 填充值的索引包含了未在DataFrame中的列'C'
df.fillna(value=fill_values, inplace=True)

在上面的示例中，由于填充值的索引包含了未在DataFrame中的列’C’，导致填充无效。

2.2 inplace参数设置错误

在调用fillna方法时，如果将inplace参数设置为False（默认为False），那么填充操作并不会在原数据上生效。正确的用法应当是要么设置inplace为True，要么将填充结果赋值给一个新的DataFrame。示例代码如下：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

df.fillna(value=0, inplace=True)  # 在原数据上修改，填充生效

new_df = df.fillna(value=0)  # 将填充结果赋值给新的DataFrame

2.3 完全重复的行或列

有时候，DataFrame中可能存在完全重复的行或列，这会导致fillna方法无效。例如：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 2], 'B': [4, 5, 5], 'C': [7, 8, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

df.drop_duplicates(inplace=True)  # 删除完全重复的行
df.fillna(value=0, inplace=True)

在上面的示例中，由于存在完全重复的行，需要先使用drop_duplicates方法删除完全重复的行，然后再进行填充操作。

3. 解决方法

针对fillna方法无效的原因，我们可以采取以下解决方法：

3.1 确保填充值索引与DataFrame索引匹配

在调用fillna方法之前，可以通过reindex方法确保填充值的索引与DataFrame的索引匹配。示例代码如下：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'])

fill_values = {'A': 0, 'B': 0}  # 填充值的索引与DataFrame索引匹配
fill_values = pd.Series(fill_values).reindex(df.columns, fill_value=0)  # 确保填充值索引与DataFrame索引匹配

df.fillna(value=fill_values, inplace=True)

3.2 正确设置inplace参数

在调用fillna方法时，确保将inplace参数设置为True，或者将填充结果赋值给一个新的DataFrame。示例代码如下：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

df.fillna(value=0, inplace=True)  # 在原数据上修改，填充生效

new_df = df.fillna(value=0)  # 将填充结果赋值给新的DataFrame

3.3 处理完全重复的行或列

在处理完全重复的行或列时，首先使用drop_duplicates方法删除完全重复的行或列，然后再进行填充操作。示例代码如下：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 2], 'B': [4, 5, 5], 'C': [7, 8, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

df.drop_duplicates(inplace=True)  # 删除完全重复的行
df.fillna(value=0, inplace=True)