如何在Python中优雅地处理缺失值(NaN)
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:
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()
或notnull()
:用于检查数据列中是否存在NaN。
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。
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。
- R语言:
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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