fillna()

La fonction fillna() de pandas est utilisée pour remplacer les valeurs manquantes (NaN) dans un DataFrame ou une Series par des valeurs spécifiées.

Syntaxe de fillna()

Supposons que nous avons un DataFrame représentant les informations d'un magasin de vente au détail avec des valeurs manquantes pour les prix et les quantités de certains articles.

Paramètres de fillna()

•  Remplacer les prix manquants par une valeur moyenne et les quantités manquantes par zéro:

• 'ffill'(forward fill) : Remplacer les valeurs manquantes en utilisant la dernière valeur connue dans chaque colonne.

• Remplacer les valeurs manquantes seulement pour la première occurrence dans chaque colonne.

•  Remplacer les valeurs manquantes directement dans le DataFrame original sans créer une copie.

Voir aussi : all(), any(), append(), count(), enumerate(), extend(), filter(), float() format() input(), int(), isdigit(), isinstance(), items(), join(), endswith(), list(), map(), max(), mean(), min(), pop(), range(), len(), startswith(), zip(), type(), get(), symmetric_difference(), keys(), difference()

Numpy : arange(), array(), delete(), hsplit(), hstack(), linspace(), logical_and(), logical_or(), polyfit()

Pandas : concat(), concatenate(), describe(), dict(), drop_duplicates(), dropna(), fillna(), from_dict(), groupby(), head(), iloc, info(), insert(), isin(), melt(), merge(), pivot_table(), read_csv(), read_excel(), rename(), where()

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