pandas习题 133：按列用不同规则补全缺失值

看过来

《pandas 教程》持续更新中，提供建议、纠错、催更等加作者微信: gr99123（备注：pandas教程）和关注公众号「盖若」ID: gairuo。跟作者学习，请进入 Python学习课程。欢迎关注作者出版的书籍：《深入浅出Pandas》和《Python之光》。

（编码题）行政部从考勤系统导出的 8 月前 5 天数据，缺失标记如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    "员工": ["张三", "李四", "王五", "赵六", "孙七"],
    "迟到分钟": [0, np.nan, 5, np.nan, 3],
    "请假天数": [np.nan, 1, 0, 2, np.nan],
    "加班小时": [np.nan, np.nan, 4, 1, 2]
})
df
# ...

用 一行 fillna() 按列完成补全规则，并打印结果：

迟到分钟 → 用 0 填充（从未迟到）
请假天数 → 用 列中位数 填充
加班小时 → 用 列均值 填充

参考答案

代码如下：

df.fillna({
    '迟到分钟': 0,
    '请假天数': df['请假天数'].median(),
    '加班小时': df['加班小时'].mean()
})

输出示例：

  员工  迟到分钟  请假天数  加班小时
0  张三     0.0     1.0   2.333333
1  李四     0.0     1.0   2.333333
2  王五     5.0     0.0   4.000000
3  赵六     0.0     2.0   1.000000
4  孙七     3.0     1.0   2.000000

（完）

pandas习题 133：按列用不同规则补全缺失值

参考答案

相关内容