python数据缺失处理的代码

在Python中，处理数据缺失通常涉及到 pandas 库，这是数据分析工作的一个常用工具。这里有一些常见的处理缺失值的方式：

1. **检查缺失值**:

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('data.csv')  # 假设 'data.csv' 有缺失值
   missing_values = df.isnull().sum()  # 检查每列的缺失值数量

2. **删除包含缺失值的数据行/列**:
- 删除整行（如果某一行全为空）

   df = df.dropna(axis=0)  # 删除所有包含缺失值的行

- 删除整列（如果某一列全为空）

   df = df.dropna(axis=1)  # 删除所有包含缺失值的列

3. **填充缺失值**:
- 使用特定值替换，如 `fillna()` 函数

   df['column_name'].fillna(value, inplace=True)

- 使用平均值、中位数、众数等统计量填充

   df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean(), inplace=True)

- 使用前一/后一非缺失值填充（插值）

   df['column_name'] = df['column_name'].interpolate()

4. **使用模型预测**:
对于数值型特征，可以利用其他特征训练机器学习模型来预测缺失值。