Python数据分析：Pandas处理缺失值的策略案例

原创 电玩女神 2025-03-08 15:15 26阅读 0赞

在Python数据分析中，处理缺失值是数据分析过程中的常见步骤。Pandas库提供了丰富的功能来管理和填充缺失值。下面是一些具体策略案例：

  1. 删除带有缺失值的行或列：

    1. df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, np.nan]}})
    3. # 删除包含NaN的行
    4. df.dropna(subset=['B']"), inplace=True)
    6. # 或者，如果只想删除整行，可以使用drop函数的all参数
    7. df = df[~df.isnull().any(axis=1))].reset_index(drop=True)

  2. 填充缺失值：

    • 平均值填充：
      1. df['B'].fillna(df['B'].mean(), inplace=True)
    • 中位数填充：
      1. df['B'].fillna(df['B'].median(), inplace=True)
    • 使用特定值或常量填充：
      1. # 假设我们有一个固定值`0`来填充
      2. df['B'].fillna(0, inplace=True)

  3. 根据数据分布进行填充：
    如果你知道数据的分布（例如，正态分布），你也可以使用特定的分布参数来填充。

在实际的数据处理过程中，需要结合具体的数据和业务需求来选择合适的策略。

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