Python数据分析中的缺失值处理案例分享
在Python的数据分析中，缺失值是常见的问题。以下我将分享几种处理缺失值的常见方法：
- 删除法：如果数据量较大，可以考虑删除含有缺失值的记录。例如使用pandas库的dropna()函数。
import pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv') # 假设data.csv包含缺失值df.dropna() # 删除含有缺失值的行
- 插值法：当删除某些记录可能影响到分析结果时，可以采用插值方法填充缺失值。例如使用pandas的 interpolate()函数。
df['column_with_missing_values'] = df['column_with_missing_values'].interpolate()
- 均值、中位数或众数填充：对于数值型列，可以根据该列其他非缺失值计算平均值、中位数或众数进行填充。使用pandas的fillna()函数。
df['numeric_column'] = df['numeric_column'].fillna(df['numeric_column'].mean())
以上就是Python数据分析中处理缺失值的一些常用方法。根据数据情况和分析需求，选择合适的方法来处理缺失值。
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「爱情、让人受尽委屈。」
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