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法律研究Python Pandas - 使用插值方法填充 NaN 值
使用 interpolate() 方法填充 NaN 值。假设在 Microsoft Excel 中使用一些 NaN 值打开的 CSV 文件如下 −
将数据从 CSV 文件加载到 Pandas DataFrame −
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesData.csv")使用 interpolate() 填充 NaN 值 −
dataFrame.interpolate()
示例
以下是该代码 −
import pandas as pd
# Load data from a CSV file into a Pandas DataFrame
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesData.csv")
print("DataFrame...\n",dataFrame)
# fill NaN values with interpolate()
res = dataFrame.interpolate()
print("\nDataFrame after interpolation...\n",res)
输出
这将产生以下输出 −
DataFrame... Car Reg_Price Units 0 BMW 2500 100.0 1 Lexus 3500 NaN 2 Audi 2500 120.0 3 Jaguar 2000 NaN 4 Mustang 2500 110.0 DataFrame after interpolation... Car Reg_Price Units 0 BMW 2500 100.0 1 Lexus 3500 110.0 2 Audi 2500 120.0 3 Jaguar 2000 115.0 4 Mustang 2500 110.0
更新日期：2021 年 9 月 28 日
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