Python中缺失值填充
时间: 2024-08-02 21:00:34 浏览: 81
在Python数据分析中,处理缺失值是一项常见的任务,因为数据集中可能会包含不完整的信息。Python中有几种方法可以用来填充缺失值:
1. **直接赋值**:可以直接用某个值替换所有的缺失值,例如常数(0、NaN或特定的标记值)、上一个非缺失值、平均值、中位数或众数等。
```python
df['column_name'].fillna(value, inplace=True) # value为替换的值,默认False,如果设为True会直接修改原 DataFrame
```
2. **使用 `ffill` 和 `bfill`**:向前填充(`ffill`)使用前一个非缺失值,向后填充(`bfill`)使用后一个非缺失值。
```python
df['column_name'].fillna(method='ffill', inplace=True)
df['column_name'].fillna(method='bfill', inplace=True)
```
3. **使用 `interpolate`**:这是一种插值方法,可以根据上下文(线性、多项式、指数或其他算法)估算缺失值。
```python
df['column_name'].interpolate(inplace=True) # 默认线性插值
df['column_name'].interpolate(kind='polynomial', order=2) # 使用多项式插值
```
4. **使用 Pandas 函数 `fillna` 或 `replace` 中的 `method` 参数**:提供其他策略如 'mean' (均值), 'median' (中位数), 'mode' (众数) 或自定义函数。
```python
df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean(), inplace=True)
df['column_name'].replace(np.nan, df['column_name'].mean(), inplace=True)
```
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