Pandas 数据帧pad()方法

原文：https://www.studytonight.com/pandas/pandas-dataframe-pad-method

在本教程中，我们将学习 PandasDataFrame.pad()的方法。该方法类似于DataFrame.fillna()方法，使用 ffill()方法填充 NA/NaN 值。

它返回填充了缺失值的数据帧对象，如果是inplace=True，则返回None。

下图显示了DataFrame.pad()方法的语法。

句法

DataFrame.pad(axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None)

因素

轴:表示索引或列轴，索引为“0”，列为“1”。当axis=0方法应用于index轴时，以及当axis=1方法应用于column轴时

inplace: 表示 bool(真或假)，默认值为 False。如果为真，则就地填充并返回无。

限制: int，默认无。如果指定了方法，这是要向前填充的连续 NaN 值的最大数量。

示例 1:填充 Pandas 数据帧中缺失的值

这里，通过使用DataFrame.pad()方法，我们可以填充数据帧中的所有空值或缺失值。它使用 Pandas 的ffill 方法来填充缺失的值。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#importing numpy as np
import numpy as np
df = pd.DataFrame([[2, np.nan, 0],[np.nan, np.nan,5],[np.nan,3,np.nan]],columns=list('ABC'))
print("-----The DataFrame is-----")
print(df)
print("-----Filling Nan values------")
print(df.pad(axis=0))

-数据帧为- A B C 0 2.0 NaN 0.0 1 NaN NaN 5.0 2 NaN 3.0 NaN -填充 NaN 值- A B C 0 2.0 NaN 0.0 1 2.0 NaN 5.0 2.0 3.0 5.0

示例 2:填充 Pandas 数据帧中缺失的值

这个例子和上一个类似，这里DataFrame.pad()方法沿着列轴填充空值。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#importing numpy as np
import numpy as np
df = pd.DataFrame([[2, np.nan, np.nan],[np.nan, np.nan,5],[np.nan,3,np.nan]],columns=list('ABC'))
print("-----The DataFrame is-----")
print(df)
print("-----Filling Nan values------")
print(df.pad(axis=1))

-数据帧为- A B C 0 2.0 NaN NAn 1 NAn NAn 5.0 2 NAn 3.0 NAn -填充 NAn 值- A B C 0 2.0 2.0 2.0 1 NAn 5.0 2 NAn 3.0 3.0

示例 2:用 Pandas 中的限制填充 Pandas 数据帧中缺失的值

我们可以使用DataFrame.pad()方法中的limit方法替换第一个 NaN 元素。它将限制替换数据帧中的元素。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#importing numpy as np
import numpy as np
df = pd.DataFrame([[2, np.nan, np.nan],[np.nan, np.nan,5],[np.nan,3,np.nan]],columns=list('ABC'))
print("-----The DataFrame is-----")
print(df)
print("-----Filling Nan values------")
print(df.pad(axis=1,limit=1))

-数据帧为- A B C 0 2.0 NaN NAn 1 NAn NAn 5.0 2 NAn 3.0 NAn -填充 NAn 值- A B C 0 2.0 2.0 NAn 1 NAn 5.0 2 NAn 3.0 3.0

结论

在本教程中，我们学习了 PandasDataFrame.pad()方法。我们学习了语法、参数，并通过在数据帧上应用这种方法，我们解决了示例并理解了DataFrame.pad()方法。