3.pandas库提供哪几种查看缺失值的方法？ A.isnull和isna B.isnull和isnone C.isna和isnone D.isna、isnull和isnone

时间: 2024-01-13 09:04:38 浏览: 208

Pandas缺失值2种处理方式代码实例

在数据分析领域，Pandas库是Python中不可或缺的工具，它提供了强大的数据处理功能。当我们处理实际数据时，经常会遇到缺失值的问题。缺失值可能是由于数据收集不完整、测量错误或某些特殊情况导致的。Pandas提供了多种处理缺失值的方法，本篇文章将重点探讨其中的两种：删除和替换。 1. 删除缺失值在Pandas中，如果数据中的缺失值表示为`np.nan`（Not a Number），我们可以使用`dropna()`函数来删除包含缺失值的行或列。`dropna()`函数的主要参数`axis`用于指定操作的轴向，`'rows'`表示按照行删除，`'columns'`则表示按照列删除。例如： ```python movie = pd.read_csv("./date/IMDB-Movie-Data.csv") # 删除包含np.nan的行 movie.dropna(axis='rows') ``` 这个操作会移除任何包含`np.nan`值的行，使得结果数据集中不再有缺失值。 2. 替换缺失值对于不想删除的数据，我们通常会选择替换缺失值。Pandas提供了`fillna()`函数来完成这一任务。`fillna()`函数允许我们用指定的值来填充缺失值。常见的替换策略包括使用平均值、中位数、众数或其他自定义值。以下是一些例子： ```python # 使用平均值填充Metascore列的缺失值 movie['Metascore'].fillna(movie['Metascore'].mean(), inplace=True) # 使用自定义值（例如11）填充Metascore列的缺失值 movie['Metascore'].fillna(11, inplace=True) ``` 注意，`inplace=True`参数意味着在原始DataFrame上直接进行修改，而不是创建一个新的DataFrame。 3. 不是`np.nan`的缺失值标记有时候，数据集中的缺失值可能不是以`np.nan`的形式出现，而是用特定的标记（如"缺失"、"未知"等）。在这种情况下，我们需要先将这些标记转换为`np.nan`，然后再进行缺失值处理。这可以通过`replace()`函数实现： ```python # 将"默认值"标记替换为np.nan mm = movie.replace(to_replace='默认值', value=np.nan) ``` 这样，所有被标记为"默认值"的项都被视为缺失值，然后可以使用`dropna()`或`fillna()`进行后续处理。总结来说，处理Pandas中的缺失值有两种主要方法：删除和替换。删除适用于可以接受丢失部分数据的情况，而替换则适用于希望保留所有数据但需要填充缺失值的场景。在实际应用中，应根据具体需求和数据特性选择合适的方法。同时，对于非`np.nan`的缺失值标记，需要先转换成标准的缺失值表示，再进行后续处理。掌握这些技能，将有助于我们在数据预处理阶段更有效地管理和处理缺失值，为后续的数据分析提供准确的基础。

正确答案是 A. isnull和isna。 pandas库提供了两种常用的查看缺失值的方法 `isnull()` 和 `isna()`，它们的作用是一样的，用于判断数据中是否存在缺失值。同时，还有一个 `notnull()` 函数，用于判断数据是否不是缺失值。而 `isnone()` 函数并不是pandas库提供的函数，而是Python标准库中的`None`类型的判断函数。

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3.pandas库提供哪几种查看缺失值的方法？ A.isnull和isna B.isnull和isnone C.isna和isnone D.isna、isnull和isnone

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