jupyter notebook查找缺失值数据并进行处理(删除或者填充）

可以使用 pandas 库来查找缺失值数据并进行处理。具体步骤如下：

1. 导入 pandas 库并读取数据集：

import pandas as pd

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

2. 查找缺失值：

# 查找每列缺失值数量
print(df.isnull().sum())

# 查找每行缺失值数量
print(df.isnull().sum(axis=1))

3. 处理缺失值：

# 删除缺失值所在行
df.dropna(inplace=True)

# 填充缺失值为指定值
df.fillna(value=0, inplace=True)

以上是处理缺失值的基本步骤，具体操作可以根据实际情况进行调整。

相关问题

jupyter查找缺失值并进行处理（删除、填充等）代码

在Jupyter Notebook中，使用pandas库操作缺失值（NaN或None）是非常常见的。以下是一些基本的操作：

1. 查找缺失值：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('your_file.csv')  # 读取CSV文件
print(df.isnull().sum())  # 打印每列缺失值的数量

这将显示每个列中缺失值的数量。

2. 删除含有缺失值的行或列：

# 删除含有任何缺失值的行
df_cleaned = df.dropna(how='any') 

# 或者仅删除某一列的缺失值
df_cleaned = df.dropna(subset=['column_name']) 

# 删除列
df = df.dropna(axis=1, how='all')  # 删除所有列都存在缺失值的列

`how='any'`表示只要有一个缺失值就删除，`how='all'`则表示只有当一列的所有值都缺失时才删除。

3. 填充缺失值：
- 删除前向填充（ffill）：

df_filled = df.fillna(method='ffill')

- 后向填充（bfill）：

df_filled = df.fillna(method='bfill')

- 指定特定值填充（如0）：

df_filled = df.fillna(0)

- 使用平均值、中位数或其他统计值填充：

mean_value = df['column_name'].mean()
df_filled['column_name'] = df['column_name'].fillna(mean_value)

请注意，选择哪种方法取决于你的数据特性和分析需求。

jupyter notebook中 缺失值 空值预处理

以下是在Jupyter Notebook中处理缺失值和空值的方法：

1. 删除缺失值所在的行或列

# 删除所有包含缺失值的行
df.dropna(inplace=True)

# 删除所有包含缺失值的列
df.dropna(axis=1, inplace=True)

2. 填充缺失值

# 用0填充缺失值
df.fillna(0, inplace=True)

# 用平均值填充缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# 用前一个非缺失值填充缺失值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 用后一个非缺失值填充缺失值
df.fillna(method='bfill', inplace=True)

3. 查找缺失值

# 查找所有缺失值
df.isnull()

# 查找某一列的缺失值
df['column_name'].isnull()

4. 查找空值

# 查找所有空值
df.isna()

# 查找某一列的空值
df['column_name'].isna()