python识别并处理缺失值

在Python中，常用的处理缺失值的库是pandas。pandas中的DataFrame和Series对象提供了一些方法来处理缺失值，例如：

1. isna()：判断数据是否为缺失值，返回一个布尔型的DataFrame或Series对象。

2. dropna()：删除包含缺失值的行或列。

3. fillna()：填充缺失值，可以指定填充的值或使用某种插值方法。

例如，下面的代码演示了如何使用pandas来处理缺失值：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [5, None, 7, 8]})

# 判断哪些数据是缺失值
print(df.isna())

# 删除包含缺失值的行
df = df.dropna()

# 填充缺失值
df = df.fillna(0)

在上面的代码中，首先创建了一个包含缺失值的DataFrame对象，然后使用isna()方法判断哪些数据是缺失值。接着使用dropna()方法删除了包含缺失值的行，最后使用fillna()方法填充了缺失值。