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。

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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()