python 缺失值
时间: 2023-10-28 14:57:58 浏览: 67
在Python中,缺失值可以分为狭义的缺失值和广义的缺失值。狭义的缺失值指的是在DataFrame中的NaN值。而广义的缺失值可以分为三种:np.nan (Not a Number)、None和pd.NaT(时间格式的空值)。在Pandas中,我们可以使用isnull()方法来判断一个值是否为缺失值,返回True表示该处为缺失值。通过对数据集进行切片,我们也可以找到缺失值。
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
```python
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
```python
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:
```python
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
```
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