使用Pandas进行数据清洗：如何处理缺失值问题？

原创 ╰半夏微凉° 2024-12-18 12:00 105阅读 0赞

在Pandas中，处理缺失值主要有以下几种方法：

  1. 检查缺失值：
    使用isnull()或notnull()函数来检查数据中的缺失值。
  1. df.isnull().sum()
  1. 填充缺失值：
    Pandas提供了多种方法来填充缺失值，常见的有：
  • 平均值（mean）：
    对于数值列，可以使用均值来填充空值。
  1. df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean(), inplace=True)

  • 中位数（median）：
    与均值类似，中位数也可以用于填充缺失值。对于非对称分布的列，中位数可能更合适。

  • 众数（mode）：
    如果数值列的分布具有明显的集中趋势，那么众数就是填充缺失值的最佳选择。

  • 固定值（fill_value）：
    对于特定情况或需求，可以使用固定值来填充缺失值。例如，可以设置为0或者一个特殊的标识符。

  1. 删除含有缺失值的行/列：
    如果缺失数据不是问题的关键，那么可以通过简单地删除包含缺失值的行或列来进行处理。
  1. df.dropna()  # 删除包含任何缺失值的行

选择哪种方法取决于你的数据特性、问题需求以及对缺失值影响的理解。

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