jupyter清洗空值

在 Jupyter Notebook 中清洗空值可以使用 Pandas 库提供的 dropna() 方法。该方法可以删除包含空值的行或列。

具体操作步骤如下：

1. 导入 Pandas 库

import pandas as pd

2. 读取数据文件

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

3. 使用 dropna() 方法清洗空值，默认情况下会删除包含任何空值的行

df = df.dropna()

4. 如果需要删除包含所有空值的行，可以使用参数 how='all'

df = df.dropna(how='all')

5. 如果需要删除指定列包含空值的行，可以使用参数 subset

df = df.dropna(subset=['column1', 'column2'])

6. 对于空值的填充，可以使用 fillna() 方法

df = df.fillna(value=0) # 将空值填充为 0

注意：清洗空值会导致数据减少，因此需要根据实际情况进行判断和决定。