python数据清洗处理空缺值代码怎么写

在Python中，使用pandas库是最常用的数据清洗和处理空缺值的方法。以下是一些基本的代码示例：

1. 检测空缺值

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')  # 读取数据集
print(df.isnull().sum())  # 检测每列空缺值数量

2. 去除空缺值

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')  # 读取数据集
df.dropna(inplace=True)  # 去除包含空缺值的行

3. 填充空缺值

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')  # 读取数据集
df.fillna(0, inplace=True)  # 将空缺值填充为0

4. 插值填充空缺值

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')  # 读取数据集
df.interpolate(method='linear', inplace=True)  # 线性插值填充空缺值

在上面的示例中，`data.csv`是包含空缺值的数据集文件名。使用pandas库读取数据集后，您可以使用`isnull()`函数检测空缺值的数量。如果您想去除空缺值，则可以使用`dropna()`函数，或者使用`fillna()`函数将空缺值填充为其他值。如果您想插值填充空缺值，则可以使用`interpolate()`函数。