如何在Python中优雅地处理缺失值(NaN)

原创 你的名字 2025-03-11 11:30 17阅读 0赞

在Python中,处理缺失值(NaN)通常有以下几种方法,这些方法都相对优雅:

  1. 使用pandas库

    • dropna():删除含有NA的行或列。
    • fillna(value):用给定的值填充NA。
    • isnull()notnull():用于检查数据列中是否存在NaN。
  2. 手动处理

    • 生成一个新列表,只包含非缺失值。
    • 对于需要填充的列,可以使用一些平均值、中位数或者模式等来填充。
  3. 使用其他数据分析工具

    • R语言:na.omit()用于删除含有NA的行,fillna()用于填充NA。

无论哪种方法,关键是要根据你的数据和需求选择最合适的方法。

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