Python Pandas - 使用 Index 对象中的指定值填充 NaN 值

要使用 Index 对象中的指定值填充 NaN 值，请使用 Pandas 中的 index.fillna() 方法。首先，导入所需的库 −

import pandas as pd
import numpy as np

创建带有一些 NaN 值的 Pandas 索引 −

index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30])

显示 Pandas 索引 −

print("Pandas Index...\n",index)

用一些特定值填充 NaN −

print("\n填充 NaN 值后的索引对象……\n",index.fillna('Amit'))

示例

以下是代码 −

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建 Pandas 索引，其中包含一些 NaN 值
index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30])

# 显示 Pandas 索引
print("Pandas Index...\n",index)

# 返回索引中的元素数量
print("\n索引中的元素数量...\n",index.size)

# 返回数据的 dtype
print("\ndtype 对象...\n",index.dtype)

# 用一些特定值填充 NaN
print("\n填充 NaN 值后的索引对象……\n",index.fillna('Amit'))

输出

这将产生以下输出 −

Pandas Index...
Float64Index([50.0, 10.0, 70.0, nan, 90.0, 50.0, nan, nan, 30.0], dtype='float64')

索引中的元素数量...
9

dtype 对象...
float64

填充 NaN 值后的索引对象……
Index([50.0, 10.0, 70.0, 'Amit', 90.0, 50.0, 'Amit', 'Amit', 30.0], dtype='object')

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有用资源

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