数据集缺失值处理python

数据集中缺失值处理是数据分析中常见的步骤，Python 提供了多种库来处理缺失值，如 Pandas 库就提供了丰富的功能。以下是处理缺失值的一些常见方法：

1. **检测缺失值**：Pandas 的 `isnull()` 和 `notnull()` 函数可以检查数据是否缺失，`df.isnull().sum()` 可以计算每列缺失值的数量。

2. **删除含有缺失值的数据行或列**：如果允许丢失部分数据，可以用 `df.dropna()` 或 `df.dropna(axis=0)` 删除包含缺失值的行；如果删除列，可以指定 axis=1。`drop_duplicates()` 会删除有重复值的行，并默认保留非空值的那行。

3. **填充缺失值**：
- 使用 `fillna()` 函数，可以给特定位置或整列填充特定值，比如用平均值、中位数、众数填充数值型数据，或者用某个固定值填充。
- 使用 `ffill()` 或 `bfill()` 进行向前或向后填充，默认沿行填充，也可以设置 limit 参数限制填充次数。

4. **插值法**：Pandas 的 `interpolate()` 函数可以使用各种插值算法（线性插值、多项式插值等）对缺失值进行估算。

5. **模型预测**：对于时间序列数据，可以使用前一观测值或相邻观测值作为缺失值的替代值；对于数值特征，还可以尝试使用其他特征通过回归或其他机器学习模型进行预测。