python中info怎么看缺失值

很抱歉，根据提供的引用内容，无法确定您所说的“info”是指哪个具体的函数或模块。但是，一般来说，我们可以使用pandas库中的DataFrame.info()函数来查看数据中是否有缺失值。具体操作如下：

1.首先，需要安装pandas库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

2.导入pandas库并读取数据。假设我们有一个名为data的数据集，可以使用以下代码读取：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')

3.使用DataFrame.info()函数查看数据信息。该函数会输出数据集的基本信息，包括每列的名称、非空值数量、数据类型等。如果数据集中有缺失值，会在相应的列中显示缺失值的数量。

data.info()

4.根据输出结果，可以判断数据集中是否有缺失值。如果某一列的非空值数量小于数据集的总行数，则说明该列存在缺失值。

相关问题

python中怎样处理缺失值

在Python中，可以使用pandas库来处理缺失值。pandas提供了一些函数来处理缺失值：

1. isnull()函数可以用来检测缺失值，返回一个布尔值的DataFrame。

2. dropna()函数可以删除缺失值所在的行或列。

3. fillna()函数可以用一个常数或一些规则来填充缺失值。

例如，假设有一个DataFrame叫df，其中包含一些缺失值，可以使用以下代码来处理缺失值：

import pandas as pd

# 检测缺失值
null_values = df.isnull()

# 删除缺失值所在的行或列
df.dropna(inplace=True)

# 用一个常数来填充缺失值
df.fillna(0, inplace=True)

# 用前一个非缺失值来填充缺失值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 用后一个非缺失值来填充缺失值
df.fillna(method='bfill', inplace=True)

# 用均值来填充缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

以上代码演示了如何检测、删除和填充缺失值。根据实际情况选择不同的方法来处理缺失值。

python中如何填补缺失值

在Python中，填充缺失值有多种方法，以下是其中几种常用的方法：

1. 删除缺失值：可以使用 Pandas 库的 dropna 函数删除包含缺失值的行或列。示例代码如下：

import pandas as pd

# 导入数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除包含缺失值的行
df = df.dropna()

# 删除包含缺失值的列
df = df.dropna(axis=1)

2. 填充固定值：可以使用 Pandas 库的 fillna 函数将缺失值填充为固定值。示例代码如下：

import pandas as pd

# 导入数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将缺失值填充为0
df = df.fillna(0)

# 将缺失值填充为均值
df = df.fillna(df.mean())

3. 插值法：可以使用 Pandas 库的 interpolate 函数使用插值法填充缺失值。示例代码如下：

import pandas as pd

# 导入数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 使用线性插值法填充缺失值
df = df.interpolate()

4. 随机森林填充：可以使用 scikit-learn 库的 RandomForestRegressor 或 RandomForestClassifier 模型来进行随机森林填充。示例代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 导入数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 拆分数据集为已知和未知值
known = df[df['column'].notnull()]
unknown = df[df['column'].isnull()]

# 随机森林填充缺失值
rf = RandomForestRegressor()
rf.fit(known.drop('column', axis=1), known['column'])
predicted = rf.predict(unknown.drop('column', axis=1))

# 将填充后的值赋回到 DataFrame 中
df.loc[df['column'].isnull(), 'column'] = predicted

以上就是Python中填补缺失值的几种常用方法，具体方法选择要根据实际场景和数据情况而定。