缺失值处理excel里的数据python代码

以下是一些常见的处理缺失值的Python代码：

1. 删除缺失值

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 删除所有包含缺失值的行
df.dropna(inplace=True)

2. 填充缺失值

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 用0填充所有缺失值
df.fillna(0, inplace=True)

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

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

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

3. 插值处理缺失值

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 线性插值处理缺失值
df.interpolate(method='linear', inplace=True)

# 多项式插值处理缺失值
df.interpolate(method='polynomial', order=2, inplace=True)

4. 标记缺失值

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 标记缺失值为True
df = df.isna()

# 标记缺失值为0
df[df.isna()] = 0