pandas缺失数据处理

Pandas是一个强大的数据分析工具，可以轻松地处理缺失数据。下面是一些处理缺失数据的方法：

1. 检查缺失数据

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含缺失数据的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [5, np.nan, np.nan], 'C': [1, 2, 3]})

# 检查每列中的缺失数据数量
print(df.isnull().sum())

2. 删除缺失数据

# 删除包含缺失数据的行
df.dropna()

# 删除包含缺失数据的列
df.dropna(axis=1)

# 只删除所有列都是缺失数据的行
df.dropna(how='all')

3. 填充缺失数据

# 使用0填充缺失数据
df.fillna(0)

# 使用平均值填充缺失数据
df.fillna(df.mean())

# 使用前一个非缺失数据填充缺失数据
df.fillna(method='ffill')

# 使用后一个非缺失数据填充缺失数据
df.fillna(method='bfill')

相关问题

pandas 缺失值

Pandas 是一个强大的数据处理库，常用于数据分析和操作。在 Pandas 中，缺失值（也称为 Null 或 NaN）表示数据集中某些值未被填充或记录。Pandas 支持多种类型的缺失值：

1. `NaN`（Not a Number）：这是 Python 中用于表示缺失值的标准，类似于 SQL 的 `NULL`。Pandas Series 和 DataFrame 中都使用 `NaN` 表示缺失值。

2. `None`：虽然 `None` 在 Python 中通常表示空值，但在 Pandas 中默认情况下并不会将它视为缺失值。如果需要将 `None` 视为缺失值，需要明确设置。

处理缺失值是数据分析中的常见任务，因为实际数据中可能存在缺失值。Pandas 提供了多种方法来处理缺失值，例如：

- `isnull()` 和 `notnull()`: 用于检测数据是否缺失。
- `dropna()`: 删除包含缺失值的行或列。
- `fillna()`: 用指定值（如平均值、中位数或前/后一个非缺失值）填充缺失值。
- `interpolate()`: 使用插值技术填充缺失值，适用于时间序列数据。