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()

相关问题

jupyter notebook 如何查看数据缺失值

Jupyter Notebook 是一个交互式的计算环境，常用于数据分析和机器学习。在使用 Pandas 这一强大的数据处理库时，查看数据集中的缺失值（也称为空值或 NaN）是数据预处理的一个重要步骤。以下是如何在 Jupyter Notebook 中查看数据缺失值：

1. 首先，确保你已经导入了 Pandas 库，如果还没导入，可以输入 `import pandas as pd`。

2. 加载数据到 DataFrame。例如，如果你的数据在名为 `data.csv` 的文件中，可以使用 `df = pd.read_csv('data.csv')`。

3. 使用 `isnull()` 函数来检查每个元素是否为缺失值，这会返回一个布尔型的 DataFrame，其中 `True` 表示缺失，`False` 表示存在。你可以这样显示结果：

   missing_values = df.isnull()

4. 如果你想看一个更直观的统计，可以使用 `sum()` 函数计算每列中缺失值的数量：

   total_missing_values = missing_values.sum()

或者直接查看每个列的缺失值百分比：

   missing_values_percent = (missing_values.sum() / len(df)) * 100

5. 对于数据可视化，可以使用 `missing_values.sum().plot(kind='bar')` 来创建一个柱状图展示每列缺失值的数量。

在jupyter中对中文数据集进行数据预处理

在Jupyter Notebook中处理中文数据集，首先需要考虑字符编码的问题，因为中文字符通常采用Unicode编码。以下是预处理中文数据的一般步骤：

1. **导入库**：
导入必要的Python库，如pandas（用于数据处理）、numpy（数值计算），以及jieba分词库（用于中文文本切分）。

import pandas as pd
import numpy as np
from jieba import lcut, Tokenizer

2. **读取数据**：
使用`pd.read_csv()`或其他函数加载CSV、Excel或JSON等格式的中文文件，确保指定正确的编码（例如UTF-8）。

data = pd.read_csv('your_chinese_dataset.csv', encoding='utf-8')

3. **数据清洗**：
- 删除无关列或填充缺失值。
- 纠正错别字或格式错误的文字。

data = data.dropna(subset=['column_with_text'])  # 删除包含空值的行

4. **分词与标准化**：
使用jieba库对文本进行分词，并可能进行停用词过滤和词干提取，以便后续分析。

tokenizer = Tokenizer()
data['tokens'] = data['text_column'].apply(lambda x: [word for word in lcut(x)])

5. **转换为向量**：
如果需要，可以将分词后的序列转换成词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF矩阵或者使用Word2Vec、BERT等预训练模型的嵌入向量。

6. **编码**：
对于分类任务，可能还需要对类别变量进行独热编码（One-Hot Encoding）。

7. **保存预处理数据**：
用pandas的to_csv()方法保存预处理后的数据。

data_processed.to_csv('preprocessed_data.csv', index=False, encoding='utf-8')