pandas填补缺失值的方法

pandas填补缺失值的方法有多种。其中一种方法是使用fillna()函数，该函数可以用指定的值填充缺失值。例如，可以使用均值填充缺失的数值型数据，使用众数填充缺失的分类数据。另一种方法是使用interpolate()函数，该函数可以基于已知的数据点进行插值计算，从而填充缺失值。此外，还可以使用dropna()函数删除包含缺失值的行或列。

<p>范例中的代码使用了fillna()函数来填充缺失值。具体步骤如下：
1. 使用read_csv()函数读取数据。
2. 使用head(10)方法查看前十行数据。
3. 使用notnull()方法判断数据中的空值，并使用nunique()方法判断是否存在空值。
4. 使用fillna()方法填充空值，参数value需要传入一个字典，指定需要填充的列和对应的值。例如，可以使用mean()方法填充数值型数据的均值。
5. 使用notnull()和nunique()方法再次判断是否成功填充。

相关问题

pandas 填补缺失值的方法

pandas 中填补缺失值的方法有：

1. dropna()：删除具有缺失值的行或列。
2. fillna()：使用指定的方法填充缺失值，例如填充常数值、前向填充、后向填充等。
3. interpolate()：通过线性插值、多项式插值等方法填充缺失值。
4. replace()：用指定的值替换缺失值。
5. bfill() 和 ffill()：分别使用后向填充和前向填充来填充缺失值。

需要根据具体的数据情况选择合适的填补方法。

pandas填补缺失值

Pandas 是一个 Python 库，提供了许多数据处理和分析的功能，其中包括对缺失值的处理。

下面是一些 Pandas 中填补缺失值的方法：

1. `fillna()` 方法：使用指定的值或方法填充缺失值。例如，使用平均值、中位数或众数填充缺失值。

    import pandas as pd
    import numpy as np

    df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [4, 5, np.nan]})
    df.fillna(0)  # 用0填充缺失值
    df.fillna(method='ffill')  # 使用前向填充方法填充缺失值
    df.fillna(method='bfill')  # 使用后向填充方法填充缺失值
    df.fillna(df.mean())  # 使用平均值填充缺失值

2. `interpolate()` 方法：使用插值方法填充缺失值。例如，使用线性插值方法填充缺失值。

    df.interpolate()  # 使用线性插值填充缺失值

3. `dropna()` 方法：删除包含缺失值的行或列。

    df.dropna()  # 删除包含缺失值的行
    df.dropna(axis=1)  # 删除包含缺失值的列

这些方法可以根据具体情况选择使用，以便更好地填补数据中的缺失值。