Pandas数据处理：遇到的数据缺失问题
在Python中，Pandas是一个强大的数据处理库。当我们在使用Pandas处理数据时，常常会遇到数据缺失的问题。以下是几种常见的解决方法：
检查数据：
首先要确保数据已经被正确地导入到Pandas的DataFrame或Series对象中。查看缺失值类型：
使用isnull()和notnull()函数可以检查数据的缺失情况，同时还可以获取缺失值所在列的索引。统计缺失值数量：
可以使用sum(axis=0)（对于DataFrame）或sum()（对于Series）来计算每列或者每个元素的缺失值数量。处理缺失值：
- 删除含有缺失值的行/列：
df.dropna()或df[~df.isnull().any(axis=1))].dropna()。 - 填充缺失值：使用
fillna(value)（例如，将缺失值替换为0）或者更复杂的策略如均值、中位数或众数填充等。
- 删除含有缺失值的行/列：
以上就是处理Pandas数据中遇到的缺失问题的一些常见方法。在实际操作时，可能需要根据具体的数据和业务需求来灵活选择处理方式。
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待我称王封你为后i
傷城~
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