Python中的空值处理：最佳实践示例-向日葵屋

Python中的空值处理：最佳实践示例

在Python中，空值通常表示缺失数据或默认值。处理这些空值是数据分析过程中常见的任务。以下是几种处理空值的最佳实践：

检查：
- 使用isnull()或numpy.isnan()函数来检测数据中的空值。
```python
import pandas as pd
data = {‘Name’: [‘Alice’, ‘Bob’, ‘Charlie’],
```
                           'Age': [20, None, 30],
                           'City': ['New York', 'London', None]}
```
df = pd.DataFrame(data)
print(df.isnull().sum()) # Output: Age 1
```
替换：
- 使用适当的值替换空值，如0、默认值或用前一列的非空值填充。
```python
替换为0
df[‘Age’] = df[‘Age’].fillna(0)
使用前一列的非空值填充
df[‘City’] = df.groupby(‘Name’)[‘City’].ffill()
```
删除：
- 在不需要的列上直接使用dropna()函数，它会删除包含任何空值的行。
```
df = df.dropna(subset=['Age'])  # 删除Age列为空的行
```
逻辑处理：
- 使用条件判断或逻辑运算来对空值进行特殊处理，如忽略或用特定值填充。