使用Pandas时遇到的数据缺失处理

原创 快来打我* 2025-01-03 16:36 69阅读 0赞

在使用Pandas处理数据时，经常会遇到数据缺失的情况。以下是几种常见的数据缺失处理方法：

  1. 删除缺失值：如果缺失值数量不多，可以直接使用dropna()函数，指定保留哪些非缺失行。
  1. df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [4, None]}})
  2. df = df.dropna(subset=['B']])
  1. 填充缺失值：Pandas提供了多种填充方法。如用特定的值（如0，平均值）替换：
  1. df['B'].fillna(0, inplace=True)

或者使用其他列的值进行插补（例如使用线性回归或KNN等算法）：

  1. from sklearn.linear_model import LinearRegression
  3. # 假设A列是特征，可以用于预测B
  4. X = df[['A']]]
  5. y = df['B']
  7. model = LinearRegression()
  8. model.fit(X, y)
  10. df['B'].fillna(model.predict(df[['A']]]), inplace=True)
  1. 使用专门的库：除了Pandas本身提供的功能外，还可以使用一些其他Python库，如NumPy、SciKit-Learn等，进行更复杂的数据处理和缺失值填充。
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