Pandas是Python语言中进行数据处理和分析的重要库之一，它提供了丰富的函数和方法来满足数据分析人员的需求。在数据处理的过程中，由于数据来源的不确定性或数据本身存在问题等原因，往往需要进行数据清洗和缺失值的处理。本文将详细介绍如何使用pandasfillna函数填充数据表格中的缺失值。
一、选取含有缺失值的数据表格
在介绍如何填充缺失值之前，我们需要先选取一个含有缺失值的数据表格。本文将使用Pandas自带的Titanic数据集作为示例。首先，我们需要导入Pandas库并加载数据集。
import pandas as pd
titanic = pd.read_csv('https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs109/cs109.1166/stuff/titanic.csv')接下来，我们可以通过head()函数查看前几行数据，以了解数据表格的情况。
titanic.head()输出结果如下：
Survived Pclass Name Sex \
0 0 3 Mr. Owen Harris Braund male
1 1 1 Mrs. John Bradley (Florence Briggs Thayer) Cum... female
2 1 3 Miss. Laina Heikkinen female
3 1 1 Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel) Futrelle female
4 0 3 Mr. William Henry Allen male
Age Siblings/Spouses Aboard Parents/Children Aboard Fare
0 22.0 1 0 7.2500
1 38.0 1 0 71.2833
2 26.0 0 0 7.9250
3 35.0 1 0 53.1000
4 35.0 0 0 8.0500 我们可以发现，在Pandas自带的Titanic数据集中，存在缺失值，比如第6行中的Age列的值为NaN。接下来我们将使用fillna函数来填充这些缺失值。
二、使用fillna函数填充缺失值
fillna函数可以接受一个值或一个字典作为参数，其中包含了需要填充的缺失值。下面是两种常用的填充方式。
1、使用常数填充
常数填充是一种简单的方法，可以使用某一个常数来填充数据表格中的所有缺失值。我们可以使用fillna函数的inplace参数来实现原地填充。例如，我们可以使用下面的代码使用平均值填充Age列的缺失值：
titanic['Age'].fillna(value=titanic['Age'].mean(), inplace=True)上述代码中，titanic['Age'].mean()用于计算Age列的平均值，在fillna函数中指定value参数，将平均值用于填充Age列的缺失值。inplace参数用于告诉函数直接对原表格进行修改，而不返回新表格。执行上述代码后，Age列中的缺失值将被填充为平均值。
2、使用字典填充
使用字典填充是一种更为灵活的方法，可以在不同列中使用不同的值来填充缺失值。下面是一个例子，它使用不同的数字填充Siblings/Spouses Aboard和Parents/Children Aboard两列的缺失值:
titanic.fillna({'Siblings/Spouses Aboard': 0, 'Parents/Children Aboard': 0}, inplace=True)上述代码中，我们将需要填充的列和对应的值以字典的形式传递给fillna函数，这里我们将所有的缺失值填充为0。注意，使用字典填充时，列名和对应的填充值都需要使用单引号或双引号括起来。
三、填充方式的选择和注意事项
填充方式的选择需要考虑数据的特点以及实际需求。在选择填充方式时，需要注意以下几点：
1、不要填充过多缺失值
填充过多缺失值可能会导致结果的不准确性。建议在填充之前，根据样本数量和需要分析的变量先考虑是否对数据进行采样、删除或者模型填充。
2、选择适当的填充方式
对于连续型变量，常用的填充方法有用均值、用中位数和用众数等，需要根据数据的分布及业务需求来选择合适的填充方法。对于分类变量，常用的填充方法有用众数、使用前一个值和使用后一个值等，同样需要根据具体情况来选择。
3、不要忘记保存填充结果
在使用fillna函数填充缺失值时，需要使用inplace参数来告诉函数直接对原表格进行修改。如果没有使用inplace参数，函数将会返回新表格，而原表格中的缺失值并不会被填充。
四、总结
本文介绍了使用Pandas中的fillna函数来填充数据表格中的缺失值。我们演示了两种常用的填充方式：使用常数填充和使用字典填充。在数据处理的过程中，填充方式的选择需要考虑数据的特点以及实际需求。希望本文能够对大家在数据处理中遇到的缺失值问题提供帮助。
