Python Pandas - 使用插值方法填充 NaN 值
pythonserver side programmingprogramming更新于 2025/11/17 10:20:17
使用 interpolate() 方法填充 NaN 值。假设以下是我们在 Microsoft Excel 中打开的 CSV 文件，其中包含一些 NaN 值 −
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
以下是代码 −
import pandas as pd
# 将数据从 CSV 文件加载到 Pandas DataFrame
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesData.csv")
print("DataFrame...\n",dataFrame)
# 使用 interpolate() 填充 NaN 值
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
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有用资源
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