如何用python处理缺失值_用Python处理数据集中的缺失值

在Python中，我们可以使用pandas库来处理数据集中的缺失值。下面是一些处理缺失值的常用方法：

1. 删除缺失值

如果数据集中的缺失值比较少，我们可以直接删除这些缺失值所在的行或列。使用pandas库中的dropna函数即可实现。比如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')  # 读取数据集
df.dropna(inplace=True)  # 删除包含缺失值的行

2. 填充缺失值

如果数据集中的缺失值比较多，我们可以使用填充的方法进行处理。常用的填充方法有平均值、中位数、众数等等。使用pandas库中的fillna函数即可实现。比如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')  # 读取数据集
mean = df['column_name'].mean()  # 计算平均值
df['column_name'].fillna(mean, inplace=True)  # 使用平均值填充缺失值

以上是处理缺失值的两种常见方法，实际应用中需要根据具体情况选择合适的方法。