Python数据分析：Pandas中缺失值处理案例-向日葵屋

Python数据分析：Pandas中缺失值处理案例

在Python数据分析中，处理缺失值是一个常见的步骤。Pandas库提供了丰富的工具来处理缺失数据。以下是几个典型处理缺失值的案例：

检查数据：
首先，我们可以使用isnull()或pandas.DataFrame.isna().sum()方法来检查DataFrame中的所有或特定列是否存在缺失值。

处理空值（NaN）：

删除带有缺失值的行/列：可以使用dropna()方法，如果只删除整行，可设置参数thresh=None, axis=0。也可以设置参数subset来仅删除指定列的缺失值。

# 删除含有缺失值的行
df = df.dropna()
# 删除特定列的缺失值
df_subset = df[['column1', 'column2']]  # 指定要检查的列
df_subset = df_subset.dropna(subset=['column1', 'column2']])  # 仅删除指定列的缺失值

填充缺失值：
- 使用均值、中位数或众数填充：可以使用fillna(value)方法，其中value为要填入的数值。
```
# 使用均值填充缺失值
df['column_with_missing'] = df['column_with_missing'].fillna(df['column_with_missing'].mean())
```
插值填补缺失：
- 使用Pandas的插值方法（如interpolate()）：适用于连续数据，可以根据缺失值的位置进行线性、多项式或其他插值方式填充。
```
# 使用线性插值填充
df['column_with_missing'] = df['column_with_missing'].interpolate(method='linear')
```