数据清洗疑惑：Python中的pandas库如何处理缺失值
在Python的pandas库中，处理缺失值是数据分析的重要环节。以下是一些常见的处理方法：
- 检查缺失值：
使用isnull()或notnull()函数来检查DataFrame中是否存在缺失值。
df.isnull().sum()
- 删除含有缺失值的行/列：
如果你确定某些数据是无法获取的，可以使用dropna()}方法选择删除含有缺失值的行。
# 删除含有缺失值的行df.dropna(inplace=True)# 或者如果想保留某个特定列，即使该列有空值，可以这样操作：
- 填充缺失值：
- 使用均值、中位数或众数：
适用于数值型数据。
- 使用均值、中位数或众数：
# 填充数值列的缺失值为该列的平均值df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean(), inplace=True)
- 使用模式（如最常见的单词）：
适用于类别型数据，比如文本字段。
# 填充文本列的缺失值为该列出现频率最高的单词from collections import Counterword_counts = Counter(df['column_name']))most_common_word = word_counts.most_common(1)[0][0]]df['column_name'].fillna(most_common_word, inplace=True)
以上就是pandas处理缺失值的基本方法，你可以根据实际数据类型和需求选择合适的方法。
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