python 剔除缺测值

在 Python 中，可以使用 Pandas 库来处理数据中的缺失值。可以使用 `dropna()` 函数来剔除缺失值。

例如，假设有一个包含缺失值的 Pandas 数据框 df，可以使用以下代码剔除所有含有缺失值的行：

df.dropna(inplace=True)

如果想要剔除所有含有缺失值的列，可以使用 `dropna()` 函数的 `axis` 参数：

df.dropna(axis=1, inplace=True)

如果希望只剔除特定列中含有缺失值的行，可以使用 `subset` 参数：

df.dropna(subset=['column1', 'column2'], inplace=True)

其中，`column1` 和 `column2` 是要检查的列名。

相关问题

python 剔除缺测值后计算平均

假设你有一个包含缺测值的数值列表，可以使用 Python 中的 NumPy 库来计算平均值。

首先，你需要导入 NumPy 库：

import numpy as np

然后，你可以使用 `np.nanmean()` 函数来计算剔除缺测值后的平均值。示例代码如下：

# 创建一个包含缺测值的数值列表
values = [1, 2, np.nan, 4, 5, np.nan, 7]

# 计算剔除缺测值后的平均值
mean = np.nanmean(values)

print(mean)

输出结果为：

3.8

在上面的代码中，`np.nanmean()` 函数会自动忽略列表中的缺测值，并计算剩余值的平均值。

python缺测值插值

在Python中，可以使用拉格朗日插值法来进行缺测值插值。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.interpolate import lagrange

# 创建一个DataFrame，包含缺测值
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 10))
print(df)

# 将某些位置的值设为缺测值
df[(df > -0.3) & (df < 0.3)] = None
print(df)

# 定义一个函数来进行缺测值插值
def lagrange_insert(s, n, k=3):
y = s[list(range(n - k, n)) + list(range(n + 1, n + 1 + k))] # 取数
y = y[y.notnull()] # 剔除空值
return lagrange(y.index, list(y))(n) # 插值并返回插值结果

# 调用函数进行插值
print(lagrange_insert(df, 3, 3))