python缺失值处理填充

Python中缺失值的处理填充有多种方法，以下是常用的三种方法：
1. 填充None：使用None来填充缺失值，可以使用fillna()方法来实现。
2. 填充众数：使用数据中出现最频繁的值来填充缺失值，可以使用mode()方法来获取众数。
3. 检查是否含有缺失值：使用isnull()方法来检查数据中是否含有缺失值，如果有缺失值则返回True，否则返回False。

具体实现方法可以参考以下代码：
1. 填充None：

import pandas as pd
a=[['1','2'],['4','5','6',None]]
a=pd.DataFrame(a)
print(a)
a=a.fillna('None')
print(a)

2. 填充众数：

import pandas as pd
=[['1','2'],['4','5','6',None]]
a=pd.DataFrame(a)
print(a)
mode=a.mode().iloc[0,0]
a=a.fillna(mode)
print(a)

3. 检查是否含有缺失值：

import pandas as pd
a=[['1','2'],['4','5','6',None]]
a=pd.DataFrame(a)
print(a.isnull().sum().any())

相关问题

python缺失值填充

以下是两种Python缺失值填充的方法：

1. 用固定值填充缺失值

data['分数'] = data['分数'].fillna('-1') # 将缺失值填充为-1

2. 用均值填充缺失值

data['分数'].fillna(data['分数'].mean(), inplace=True) # 将缺失值填充为分数列的均值

Python 缺失值填充

在Python中，缺失值填充可以使用pandas库中的fillna()函数来实现。fillna()函数可以用指定的值或方法填充缺失值。以下是fillna()函数的常用参数：

- value：用于填充缺失值的标量值、字典、Series或DataFrame。
- method：用于填充缺失值的方法，例如ffill、bfill等。
- axis：指定填充方向，0表示按列填充，1表示按行填充。
- inplace：是否在原始数据上进行修改。
- limit：在前向或后向填充时，指定连续填充的最大数量。
- downcast：指定数据类型以减少内存使用。

以下是一个使用fillna()函数填充缺失值的例子：

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],
                   'B': [5, np.nan, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, np.nan]})

# 使用0填充缺失值
df.fillna(0, inplace=True)

# 输出填充后的DataFrame
print(df)

输出结果为：

     A    B     C
0  1.0  5.0   9.0
1  2.0  0.0  10.0
2  0.0  7.0  11.0
3  4.0  8.0   0.0