python - fillna 可以接受一个函数还是只接受给定的方法？

Question

fillna可以接受一个函数吗？或者只是“backfill”、“bfill”等方法？

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.fillna.html

例如，如果数据帧没有任何初始数据，回填方法就没有用了，不是吗？反之亦然，如果数据帧末尾没有数据。

这就是我想使用外推等适当方法的一些原因

Answer 1

fillna 旨在采用 value 进行填充，或使用方法之一 *{'backfill', 'bfill', 'pad ', 'ffill', 无}*

From the docs you referenced

value : scalar, dict, Series, or DataFrame

Value to use to fill holes (e.g. 0), alternately a dict/Series/DataFrame of values specifying which value to use for each index (for a Series) or column (for a DataFrame). (values not in the dict/Series/DataFrame will not be filled). This value cannot be a list.

回答

fillna 不将函数作为 value 参数的有效输入。但是，如果您有一个可以生成系列或数据帧的函数，那么您可以将需要的任何输入传递给函数并将结果传递给 fillna

---

例子

value 参数可以采用标量、字典、系列或数据帧。下面是一些看起来像的例子

考虑数据框 df

df = pd.DataFrame([
        [1, None, 2, None],
        [None, 3, None, 4],
        [5, 6, None, None],
        [None, None, 7, 8]
    ], list('ABCD'), list('WXYZ'))

print(df)

     W    X    Y    Z
A  1.0  NaN  2.0  NaN
B  NaN  3.0  NaN  4.0
C  5.0  6.0  NaN  NaN
D  NaN  NaN  7.0  8.0

用标量填充

df.fillna(9)

     W    X    Y    Z
A  1.0  9.0  2.0  9.0
B  9.0  3.0  9.0  4.0
C  5.0  6.0  9.0  9.0
D  9.0  9.0  7.0  8.0

用字典填充

filler = dict(W=-9, X=-10, Y=-11, Z=-12)
df.fillna(filler)

     W     X     Y     Z
A  1.0 -10.0   2.0 -12.0
B -9.0   3.0 -11.0   4.0
C  5.0   6.0 -11.0 -12.0
D -9.0 -10.0   7.0   8.0

用系列填充

filler = pd.Series(dict(W=-9, X=-10, Y=-11, Z=-12))
df.fillna(filler)

     W     X     Y     Z
A  1.0 -10.0   2.0 -12.0
B -9.0   3.0 -11.0   4.0
C  5.0   6.0 -11.0 -12.0
D -9.0 -10.0   7.0   8.0

填充数据框

filler = pd.DataFrame(-np.arange(df.size).reshape(df.shape), df.index, df.columns)
print(filler)

    W   X   Y   Z
A   0  -1  -2  -3
B  -4  -5  -6  -7
C  -8  -9 -10 -11
D -12 -13 -14 -15

df.fillna(filler)

     W     X     Y     Z
A  1.0 -10.0   2.0 -12.0
B -9.0   3.0 -11.0   4.0
C  5.0   6.0 -11.0 -12.0
D -9.0 -10.0   7.0   8.0

沿索引填充，需要转置
df.fillna(filler, axis=1) 生成一个 NotImplementedError

filler = dict(A=-9, B=-10, C=-11, D=-12)
print(df.T.fillna(filler).T)

      W     X     Y     Z
A   1.0  -9.0   2.0  -9.0
B -10.0   3.0 -10.0   4.0
C   5.0   6.0 -11.0 -11.0
D -12.0 -12.0   7.0   8.0