Python数据分析过程中遇到的缺失值处理案例
在Python的数据分析过程中,确实会遇到缺失值(NaN、None等)的情况。以下是一些常见的处理策略:
删除含有缺失值的记录:
df.dropna()
会删除含有任何缺失值的行或列。使用特定值填充缺失值:如用0填充数值型列,用’unknown’填充分类列:
df.fillna(0)
或df['category'] = df['category'].fillna('unknown')
基于其他特征预测:如果存在可以用于预测的其他变量,可以使用回归、决策树等方法来填充缺失值。
使用专门处理缺失值的方法库,例如pandas库中的
dropna
和fillna
函数,或者statsmodels库中的回归模型等。
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