编写 Python 代码来填充给定数据框中所有缺失的值

解决方案

要解决此问题，我们将遵循以下步骤 –

• 定义数据框

• 在方法 =’linear’、limit_direction =’forward’ 和填充 NaN 限值为 2 的情况下应用 df.interpolate 函数

df.interpolate(method ='linear', limit_direction ='forward', limit = 2

示例

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Id":[1, 2, 3, None, 5],
                     "Age":[12, 12, 14, 13, None],
                     "Mark":[80, 90, None, 95, 85],
                  })
print("Dataframe is:\n",df)
print("Interpolate missing values:")
print(df.interpolate(method ='linear', limit_direction ='forward', limit = 2))

输出

Dataframe is:
   Id     Age   Mark
0 1.0    12.0   80.0
1 2.0    12.0   90.0
2 3.0    14.0   NaN
3 NaN    13.0   95.0
4 5.0    NaN    85.0
Interpolate missing values:
   Id     Age    Mark
0 1.0    12.0    80.0
1 2.0    12.0    90.0
2 3.0    14.0    92.5
3 4.0    13.0    95.0
4 5.0    13.0    85.0

Vani Nalliappan

更新于： 2021 年 2 月 25 日

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