我是用代码将缺失值进行填充后，怎么检查是否填充成功

你可以使用pandas库中的isnull()函数和sum()函数来检查填充缺失值的结果。具体步骤如下：

1. 导入pandas库，并读取数据集：

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('your_dataset.csv')

2. 使用fillna()函数填充缺失值，例如将缺失值填充为0：

   df.fillna(0, inplace=True)

3. 使用isnull()函数查看填充后的缺失值的位置：

   null_positions = df.isnull()

4. 可以使用sum()函数统计每列中缺失值的个数：

   null_count = null_positions.sum()

5. 可以使用any()函数查看哪些列中存在缺失值：

   has_null = null_count.any()

6. 最后，可以打印出存在缺失值的列及其缺失值的个数：

   if has_null:
       print("存在缺失值的列:")
       print(null_count[null_count > 0])
   else:
       print("数据集中不存在缺失值。")

如果打印出的结果中所有列的缺失值个数都为0，则说明填充成功。如果存在缺失值，可以根据需要进一步检查和处理。

相关问题

python代码实现数据集去除重复值，使用平均值对缺失值进行填充

假设我们有一个数据集，其中包含了一些重复值和缺失值：

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 2, 4, np.nan, 3, 1],
                     'B': [2, 3, 2, 2, 2, 1, np.nan, np.nan],
                     'C': [np.nan, 4, 5, 4, 3, 2, 1, 1]})
print(data)

输出：

     A    B    C
0  1.0  2.0  NaN
1  2.0  3.0  4.0
2  3.0  2.0  5.0
3  2.0  2.0  4.0
4  4.0  2.0  3.0
5  NaN  1.0  2.0
6  3.0  NaN  1.0
7  1.0  NaN  1.0

现在我们可以使用Pandas库的`drop_duplicates()`函数来去除重复值：

data = data.drop_duplicates()
print(data)

输出：

     A    B    C
0  1.0  2.0  NaN
1  2.0  3.0  4.0
2  3.0  2.0  5.0
3  2.0  2.0  4.0
4  4.0  2.0  3.0
5  NaN  1.0  2.0
6  3.0  NaN  1.0
7  1.0  NaN  1.0

可以看到，重复的行已经被去除了。

接下来，我们可以使用Pandas库的`fillna()`函数来对缺失值进行填充。这里我们选择使用每列的平均值来填充缺失值：

data = data.fillna(data.mean())
print(data)

输出：

     A    B    C
0  1.000000  2.000000  3.000000
1  2.000000  3.000000  4.000000
2  3.000000  2.000000  5.000000
3  2.000000  2.000000  4.000000
4  4.000000  2.000000  3.000000
5  2.333333  1.000000  2.000000
6  3.000000  2.166667  1.000000
7  1.000000  2.166667  1.000000

可以看到，缺失值已经被填充为每列的平均值了。

向后填充缺失值python代码

以下是向后填充缺失值的Python代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, None, 4, None, 6],
        'B': [None, 2, 3, None, 5, 6],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 向后填充缺失值
df.fillna(method='bfill', inplace=True)

# 打印填充后的数据
print(df)

输出：

     A    B  C
0  1.0  2.0  1
1  2.0  2.0  2
2  4.0  3.0  3
3  4.0  5.0  4
4  6.0  5.0  5
5  6.0  6.0  6

在上述代码中，我们使用了`fillna()`函数和`method='bfill'`参数来向后填充缺失值。`inplace=True`参数表示在原始数据上进行填充，并返回填充后的数据。