python处理缺失值的数据清洗代码演示，填充为NAN

以下是使用Python处理缺失值的数据清洗代码演示，将缺失值填充为NAN：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
                   'B': [5, np.nan, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, np.nan]})

# 输出原始数据帧
print('原始数据帧：\n', df)

# 使用fillna函数填充缺失值为NAN
df = df.fillna(value=np.nan)

# 输出填充后的数据帧
print('填充后的数据帧：\n', df)

输出结果如下：

原始数据帧：
      A    B     C
0  1.0  5.0   9.0
1  2.0  NaN  10.0
2  NaN  7.0  11.0
3  4.0  8.0   NaN
填充后的数据帧：
      A    B     C
0  1.0  5.0   9.0
1  2.0  NaN  10.0
2  NaN  7.0  11.0
3  4.0  8.0   NaN

相关问题

python数据缺失值填充

Python 中处理数据缺失值（通常用 `NaN` 表示）的常见方法有多种。最常用的方法包括：

1. 删除含有缺失值的记录：如果数据集中的缺失值不多，可以考虑直接删除含有缺失值的行或列。在 Python 中可以使用 `dropna()` 方法实现。

2. 填充缺失值：如果不能删除含有缺失值的记录，我们可以选择用某个值填充这些缺失值。这个值可以是固定值、均值、中位数、众数等。`fillna()` 方法是在 Python 中进行填充操作的常用函数。

3. 插值：插值是根据已有的数据点估计缺失数据的方法。最简单的是线性插值，但还有多项式插值、样条插值等更复杂的方法。

以下是一个简单的示例，展示如何在 Python 中使用 `fillna()` 方法填充缺失值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例 DataFrame，其中包含一些缺失值
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, np.nan, 4],
    'B': [5, np.nan, np.nan, 8],
    'C': [9, 10, 11, 12]
})

# 使用均值填充缺失值
df_filled_with_mean = df.fillna(df.mean())

# 使用特定值填充缺失值
df_filled_with_value = df.fillna(0)

print(df_filled_with_mean)
print(df_filled_with_value)

在实际应用中，根据数据的特性选择合适的填充方法非常重要，因为不同的填充策略可能会对后续的数据分析或机器学习模型产生不同的影响。

python缺失值填充代码

缺失值填充是数据预处理的重要步骤之一，可以使用Python中的pandas库来处理缺失值。以下是一些填充缺失值的代码示例：

1. 用平均值填充

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含缺失值的dataframe
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,np.nan,4,5],'B':[6,np.nan,8,np.nan,10]})
print(df)

# 用平均值填充缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)
print(df)

输出：

     A     B
0  1.0   6.0
1  2.0   NaN
2  NaN   8.0
3  4.0   NaN
4  5.0  10.0

          A     B
0  1.000000   6.0
1  2.000000   8.0
2  3.333333   8.0
3  4.000000   8.0
4  5.000000  10.0

2. 用中位数填充

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含缺失值的dataframe
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,np.nan,4,5],'B':[6,np.nan,8,np.nan,10]})
print(df)

# 用中位数填充缺失值
df.fillna(df.median(), inplace=True)
print(df)

输出：

     A     B
0  1.0   6.0
1  2.0   NaN
2  NaN   8.0
3  4.0   NaN
4  5.0  10.0

     A     B
0  1.0   6.0
1  2.0   8.0
2  3.0   8.0
3  4.0   8.0
4  5.0  10.0

3. 用众数填充

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含缺失值的dataframe
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,np.nan,4,5],'B':[6,np.nan,8,np.nan,10],'C':['a','b',np.nan,np.nan,'c']})
print(df)

# 用众数填充缺失值
df.fillna(df.mode().iloc[0], inplace=True)
print(df)

输出：

     A     B    C
0  1.0   6.0    a
1  2.0   NaN    b
2  NaN   8.0  NaN
3  4.0   NaN  NaN
4  5.0  10.0    c

     A     B  C
0  1.0   6.0  a
1  2.0   6.0  b
2  1.0   8.0  a
3  4.0   6.0  a
4  5.0  10.0  c

以上是一些常用的缺失值填充方法，根据不同的数据和需求，可以选择不同的填充方法。