Python数据分析过程中遇到的缺失值处理案例

原创 我会带着你远行 2025-02-21 12:39 28阅读 0赞

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:

  1. 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。

  2. 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)df['category'] = df['category'].fillna('unknown')

  3. 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。

  4. 使用专门处理缺失值的方法库,例如pandas库中的dropnafillna函数,或者statsmodels库中的回归模型等。

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