python大数据缺失值处理有哪些填充策略,分别使用什么参数配置
时间: 2023-06-17 20:08:33 浏览: 45
Python 处理大数据缺失值的填充策略有很多,常见的有以下几种:
1. 均值填充:使用数据的平均值填充缺失值。在 pandas 中,可以使用 `fillna()` 方法,将参数 `value` 设置为数据的均值。
2. 中位数填充:使用数据的中位数填充缺失值。在 pandas 中,可以使用 `fillna()` 方法,将参数 `value` 设置为数据的中位数。
3. 众数填充:使用数据的众数填充缺失值。在 pandas 中,可以使用 `fillna()` 方法,将参数 `value` 设置为数据的众数。
4. 向前填充:使用缺失值前面的数据填充缺失值。在 pandas 中,可以使用 `fillna()` 方法,将参数 `method` 设置为 `'ffill'`。
5. 向后填充:使用缺失值后面的数据填充缺失值。在 pandas 中,可以使用 `fillna()` 方法,将参数 `method` 设置为 `'bfill'`。
6. 插值填充:通过对缺失值前后的数据进行插值计算来填充缺失值。在 pandas 中,可以使用 `interpolate()` 方法,设置参数 `method` 为插值方法,例如 `method='linear'`。
以上是常见的几种缺失值填充策略,不同的策略可以根据具体数据情况选择。在使用时,需要注意参数配置,例如均值填充可以通过 `mean()` 函数计算均值,并将其作为参数传递给 `fillna()` 方法,例如 `df.fillna(df.mean())`。同时也需要注意数据类型的转换,确保填充后的数据类型与原数据类型一致。
相关问题
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())
```
python中查看完缺失值后怎样处理缺失值或者填充缺失值
在Python中,常见的处理缺失值的方法包括删除缺失值、填充缺失值和插值法。
1. 删除缺失值:可以使用dropna()函数删除缺失值,但需要注意删除后数据量的变化。
2. 填充缺失值:可以使用fillna()函数填充缺失值,填充的值可以是固定的常数,也可以是均值、中位数等统计量。
3. 插值法:可以使用interpolate()函数进行插值,根据数据的分布情况进行线性插值、多项式插值等等。
下面是一些实例:
```python
# 删除缺失值
data.dropna(inplace=True)
# 填充缺失值为0
data.fillna(0, inplace=True)
# 填充缺失值为列平均值
data.fillna(data.mean(), inplace=True)
# 线性插值
data.interpolate(method='linear', inplace=True)
```