Python | Serie Pandas.fillna()

La serie Pandas es un ndarray unidimensional con etiquetas de eje. No es necesario que las etiquetas sean únicas, pero deben ser de tipo hashable. El objeto admite la indexación basada en enteros y etiquetas y proporciona una gran cantidad de métodos para realizar operaciones relacionadas con el índice.

La función Pandas Series.fillna()se usa para completar los valores NA/NaN usando el método especificado.

Sintaxis: Series.fillna(valor=Ninguno, método=Ninguno, eje=Ninguno, en lugar=Falso, límite=Ninguno, downcast=Ninguno, **kwargs)

Parámetro:
valor: valor a usar para llenar agujeros
método: método a usar para llenar agujeros en serie reindexada pad/rellenar
eje: {0 o ‘índice’}
inplace: si es verdadero, rellene en lugar.
limit : si se especifica el método, este es el número máximo de valores de NaN consecutivos para completar hacia adelante/hacia atrás
downcast : dict, el valor predeterminado es Ninguno

Devoluciones : lleno : Serie

Ejemplo #1: Utilice Series.fillna()la función para completar los valores que faltan en el objeto de serie dado. Use un diccionario para pasar los valores que se deben completar correspondientes a las diferentes etiquetas de índice en el objeto de la serie.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', None, 'Rio'])
  
# Create the Index
sr.index = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4', 'City 5'] 
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

Producción :

Ahora usaremos Series.fillna()la función para completar los valores faltantes en el objeto de serie dado.

# fill the values using dictionary
result = sr.fillna(value = {'City 4' : 'Lisbon', 'City 1' : 'Dublin'})
  
# Print the result
print(result)

Producción :

As we can see in the output, the Series.fillna() function has successfully filled out the missing values in the given series object.
 
Example #2 : Use Series.fillna() function to fill out the missing values in the given series object using forward fill (ffill) method.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([100, None, None, 18, 65, None, 32, 10, 5, 24, None])
  
# Create the Index
index_ = pd.date_range('2010-10-09', periods = 11, freq ='M')
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

Salida:

ahora usaremos Series.fillna()la función para completar los valores faltantes en el objeto de serie dado. Usaremos el método de relleno hacia adelante para completar los valores que faltan.

# fill the values using forward fill method
result = sr.fillna(method = 'ffill')
  
# Print the result
print(result)

Producción :

As we can see in the output, the Series.fillna() function has successfully filled out the missing values in the given series object.