Python数据分析：缺失值处理实践

原创 我就是我 2025-01-26 07:39 52阅读 0赞

在Python的数据分析过程中，处理缺失值是一项基础且重要的任务。以下是几种常见的处理缺失值的方法：

  1. 删除法（Dropna）：
    这是最直接的处理方式，适用于数据量较大的情况。例如：

    1. import pandas as pd
    3. data = {'A': [1, 2, None], 'B': [4, 5, 6]}  
    4. df = pd.DataFrame(data)
    5. df.dropna(inplace=True) # 删除所有含缺失值的行
    6. print(df)

  2. 填充法（Fillna或fillna）：
    这是常用的处理方式，适用于数据量适中或者填充规则明确的情况。例如：

    1. df.fillna(value=0, method='ffill'), inplace=True) # 用前一行的值进行填充
    2. print(df)

  3. 插值法（Interpolate）：
    这种方法适用于需要精确数值预测的情况，但可能会引入一定的误差。例如：

    1. df.interpolate(method='linear'), inplace=True) # 线性插值
    2. print(df)

根据你的数据特性和分析需求，选择合适的方法进行缺失值处理。

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