jupyter notebook查找缺失值数据并进行处理(删除或者填充）

可以使用 Pandas 库来查找和处理缺失值数据。以下是一个简单示例：

首先，导入 Pandas 和 Numpy 库：

import pandas as pd
import numpy as np

然后，读取数据集（例如 CSV 文件）：

df = pd.read_csv('data.csv')

然后，使用 `isnull()` 函数来查找缺失值：

missing_values = df.isnull().sum()

该方法将返回每列中的缺失值数量。如果您想查看有多少行包含缺失值，可以使用 `sum()` 函数：

total_missing = df.isnull().sum().sum()

接下来，您可以选择删除或填充缺失值。如果您想删除所有包含缺失值的行，可以使用 `dropna()` 函数：

df = df.dropna()

如果您想用某个值（例如平均值或中位数）来填充缺失值，可以使用 `fillna()` 函数：

df = df.fillna(df.mean())

这将用每列的平均值来填充缺失值。

注意：在进行填充操作时可能需要先处理一些异常值。

相关问题

jupyter notebook查找异常数据并进行删除

可以使用pandas库来进行数据处理和清洗。首先，读取数据并将其存储在一个pandas DataFrame中。然后，使用DataFrame的describe()方法来查看数据的统计信息，以便确定哪些数据点是异常值。接下来，使用DataFrame的drop()方法删除异常值。最后，将处理后的数据保存到一个新的文件中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据的统计信息
print(df.describe())

# 删除异常值
df = df.drop(df[df['column_name'] > threshold].index)

# 保存处理后的数据
df.to_csv('clean_data.csv', index=False)

其中，'column_name'是需要查找异常值的列名，threshold是异常值的阈值。

jupyter notebook中 缺失值 空值预处理

以下是在Jupyter Notebook中处理缺失值和空值的方法：

1. 删除缺失值所在的行或列

# 删除所有包含缺失值的行
df.dropna(inplace=True)

# 删除所有包含缺失值的列
df.dropna(axis=1, inplace=True)

2. 填充缺失值

# 用0填充缺失值
df.fillna(0, inplace=True)

# 用平均值填充缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# 用前一个非缺失值填充缺失值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 用后一个非缺失值填充缺失值
df.fillna(method='bfill', inplace=True)

3. 查找缺失值

# 查找所有缺失值
df.isnull()

# 查找某一列的缺失值
df['column_name'].isnull()

4. 查找空值

# 查找所有空值
df.isna()

# 查找某一列的空值
df['column_name'].isna()