LeetCode-2887. 填充缺失值

XiSoil發表於2024-05-31
LeetCode
2887. 填充缺失值

DataFrame products
+-------------+--------+
| Column Name | Type   |
+-------------+--------+
| name        | object |
| quantity    | int    |
| price       | int    |
+-------------+--------+
編寫一個解決方案，在 quantity 列中將缺失的值填充為 0。

返回結果如下示例所示。

示例 1：
輸入：
+-----------------+----------+-------+
| name            | quantity | price |
+-----------------+----------+-------+
| Wristwatch      | 32       | 135   |
| WirelessEarbuds | None     | 821   |
| GolfClubs       | None     | 9319  |
| Printer         | 849      | 3051  |
+-----------------+----------+-------+
輸出：
+-----------------+----------+-------+
| name            | quantity | price |
+-----------------+----------+-------+
| Wristwatch      | 32       | 135   |
| WirelessEarbuds | 0        | 821   |
| GolfClubs       | 0        | 9319  |
| Printer         | 849      | 3051  |
+-----------------+----------+-------+
解釋：
Toaster 和 Headphones 的數量被填充為 0。
import pandas as pd


def fillMissingValues(products: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    products['quantity'].fillna(axis=0, value=0, inplace=True)
    return products
# fillna 函式: fillna 是 Pandas 庫中的一個函式，主要用於 Pandas Series 和 DataFrame 物件。主要用途是使用它來替換 None(或通常的 DataFrame 表示形式中的 NaN)值。
#   value: 要將缺失值替換為的標量值、字典、Series 或 DataFrame。
#   method: 可選引數，用於指定插值方法。例如，'ffill' 表示用前一個非缺失值來填充缺失值，'bfill' 表示用後一個非缺失值來填充缺失值。
#   axis: 可選引數，用於指定沿著哪個軸進行填充。0表示沿著行的方向填充，1表示沿著列的方向填充。
#   inplace: 可選引數，預設為 False。如果設定為 True，則在原地修改 DataFrame，而不返回副本。
#   limit: 可選引數，用於指定連續缺失值的最大填充次數。
#   downcast: 可選引數，用於按照可能的方式減少填充值的精度。

相關文章