pandas处理审计缺失值

在pandas中处理审计缺失值可以通过以下几个步骤来完成：

1. 导入pandas库：首先需要导入pandas库，可以使用以下代码实现：

   import pandas as pd

2. 读取数据：使用pandas的`read_csv()`函数或其他适用的函数读取审计数据文件，并将其存储为一个DataFrame对象。例如：

   df = pd.read_csv('audit_data.csv')

3. 检查缺失值：使用`isnull()`函数检查DataFrame中的缺失值。该函数返回一个布尔类型的DataFrame，其中缺失值为True，非缺失值为False。例如：

   missing_values = df.isnull()

4. 统计缺失值数量：使用`sum()`函数对每一列的缺失值进行求和，可以得到每一列缺失值的数量。例如：

   missing_count = df.isnull().sum()

5. 处理缺失值：根据具体情况选择合适的方法来处理缺失值。常见的处理方法包括：
- 删除缺失值：使用`dropna()`函数删除包含缺失值的行或列。例如：

     df.dropna()  # 删除包含缺失值的行
     df.dropna(axis=1)  # 删除包含缺失值的列

- 填充缺失值：使用`fillna()`函数填充缺失值。可以使用均值、中位数、众数等方法进行填充。例如：

     df.fillna(df.mean())  # 使用均值填充缺失值
     df.fillna(df.median())  # 使用中位数填充缺失值
     df.fillna(df.mode().iloc[0])  # 使用众数填充缺失值

6. 检查处理结果：再次使用`isnull()`函数检查处理后的DataFrame是否还存在缺失值，以确保缺失值已经被处理。