Python中的fillna函數是一個非常有用的函數，用于填充數據中的缺失值。fillna函數可以在數據框或者序列中找到缺失值，并用指定的值或方法進行填充。

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**fillna函數的基本用法**

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fillna函數的基本用法非常簡單，只需要指定要填充的值或方法即可。下面是一個示例：

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`python

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import pandas as pd

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# 創(chuàng)建一個包含缺失值的數據框

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data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],

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'B': [None, 2, 3, None, 5]}

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df = pd.DataFrame(data)

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# 使用fillna函數填充缺失值

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df_filled = df.fillna(0)

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print(df_filled)

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輸出結果如下：

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A B

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0 1.0 0.0

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1 2.0 2.0

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2 0.0 3.0

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3 4.0 0.0

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4 5.0 5.0

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在上面的例子中，我們使用fillna函數將缺失值填充為0。可以看到，原來的缺失值被0所替代。

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除了填充指定的值之外，fillna函數還可以使用其他方法進行填充，比如使用前一個非缺失值填充、使用后一個非缺失值填充、使用平均值填充等等。下面是一些常用的方法：

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- 使用前一個非缺失值填充：df.fillna(method='ffill')

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- 使用后一個非缺失值填充：df.fillna(method='bfill')

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- 使用平均值填充：df.fillna(df.mean())

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**fillna函數的參數說明**

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fillna函數還有一些其他的參數可以調整填充的行為。下面是一些常用的參數：

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- value：要填充的值，可以是標量、字典或者數據框/序列。

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- method：填充的方法，可以是'ffill'（前一個非缺失值填充）或者'bfill'（后一個非缺失值填充）。

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- axis：填充的軸，可以是0（按列填充）或者1（按行填充）。

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- inplace：是否原地修改數據框，可以是True或者False。

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**關于fillna函數的常見問題**

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下面是一些關于fillna函數的常見問題及其解答：

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**1. 如何只填充指定的列？**

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可以使用subset參數來指定要填充的列。例如，df.fillna(value=0, subset=['A', 'B'])將只填充'A'和'B'列的缺失值。

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**2. 如何對不同列使用不同的填充值？**

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可以使用字典作為value參數的值，鍵是列名，值是要填充的值。例如，df.fillna(value={'A': 0, 'B': 1})將'A'列的缺失值填充為0，'B'列的缺失值填充為1。

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**3. 如何對不同行使用不同的填充方法？**

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可以使用method參數的值為每一行指定不同的填充方法。例如，df.fillna(method={'A': 'ffill', 'B': 'bfill'})將'A'列使用前一個非缺失值填充，'B'列使用后一個非缺失值填充。

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**4. 如何填充缺失值的前幾行或后幾行？**

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可以使用切片來選擇要填充的行。例如，df.fillna(value=0, limit=2)將填充前兩行的缺失值為0。

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**總結**

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fillna函數是Python中一個非常實用的函數，可以用于填充數據中的缺失值。它可以使用指定的值或方法來填充缺失值，并且具有許多參數可以調整填充的行為。通過靈活使用fillna函數，我們可以更好地處理數據中的缺失值，提高數據分析的準確性和可靠性。

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**相關問答**

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**Q1: fillna函數能處理哪些類型的數據？**

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fillna函數可以處理任何類型的數據，包括數值型、字符串型、日期型等。它會將缺失值填充為指定的值或方法，并保持原始數據的類型不變。

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**Q2: fillna函數是否會修改原始數據？**

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fillna函數默認不會修改原始數據，而是返回一個新的數據框/序列。如果要原地修改數據，可以將inplace參數設置為True。

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**Q3: fillna函數對于大型數據集是否適用？**

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fillna函數對于大型數據集同樣適用。它可以高效地處理大量的缺失值，并且可以通過調整參數來控制填充的行為，以滿足不同的需求。

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**Q4: fillna函數是否可以處理多個缺失值？**

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是的，fillna函數可以同時處理多個缺失值。它會將所有的缺失值都填充為指定的值或方法，而不會漏掉任何一個。

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**Q5: fillna函數是否可以處理多個列？**

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是的，fillna函數可以同時處理多個列。可以使用subset參數來指定要填充的列，或者使用字典作為value參數的值來為不同的列指定不同的填充值。

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通過使用fillna函數，我們可以輕松地處理數據中的缺失值，提高數據分析的準確性和可靠性。無論是處理小型數據集還是大型數據集，fillna函數都是一個非常實用的工具。希望本文對你理解和使用fillna函數有所幫助！

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