使用pandas处理数据：缺失值处理案例

原创 心已赠人 2025-01-25 07:24 43阅读 0赞

在Python的pandas库中，处理数据中的缺失值是一个常见的任务。这里我们将通过一个简单的例子来演示几种常见的方式。

  1. 检查缺失值：

    1. import pandas as pd
    3. data = {'A': [1, 2], 'B': [3, 4], 'C': [5, None]}}
    4. df = pd.DataFrame(data)
    6. print("Missing values in DataFrame: ", df.isnull().sum())

    这将输出每列中缺失值的总数。

  2. 删除包含缺失值的行/列：

    1. df = df.dropna()  # 删除包含任何缺失值的行

    如果你想针对某一特定列，你可以这么做：

    1. df = df.dropna(subset=['列名'])  # 只删除指定列中的缺失值

  3. 填充缺失值：

    • 使用fillna()方法，可以指定一个值来填充缺失值，或者使用某种函数自动填充（例如平均值、中位数等）。
      1. df = df.fillna(value=0)  # 使用0替换所有缺失值

以上就是pandas处理数据中缺失值的一些基本操作。根据实际需求和数据特性，可能需要进行更复杂的策略。

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