pandas中的缺失值处理

在pandas中，缺失值处理是数据清洗和预处理的重要步骤之一。pandas提供了一些方法来处理缺失值，以下是一些常用的方法：

1. 检测缺失值：使用isnull()或者isna()方法可以检测数据中的缺失值，返回一个布尔类型的DataFrame，其中缺失值为True，非缺失值为False。

2. 删除缺失值：使用dropna()方法可以删除包含缺失值的行或列。可以通过设置参数来控制删除的方式，如axis参数用于指定删除行还是列，how参数用于指定删除的条件。

3. 填充缺失值：使用fillna()方法可以填充缺失值。可以通过设置参数来指定填充的方式，如使用常数填充、使用前一个或后一个有效值填充、使用均值或中位数填充等。

4. 插值填充：使用interpolate()方法可以进行插值填充。插值填充是根据已知数据点之间的关系来推断缺失值的值，常用的插值方法有线性插值、多项式插值等。

5. 替换缺失值：使用replace()方法可以将缺失值替换为指定的值。

6. 缺失值统计：使用isnull().sum()方法可以统计每列的缺失值数量。

7. 缺失值填充策略：pandas还提供了一些常用的缺失值填充策略，如使用均值、中位数、众数等进行填充。