【基础】Pandas数据清洗与处理(缺失值处理、数据筛选等)

发布时间: 2024-06-27 20:21:37 阅读量: 74 订阅数: 132
![【基础】Pandas数据清洗与处理(缺失值处理、数据筛选等)](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/a12c695f8b68033fc45008ede036b653.png) # 2.1 缺失值检测 缺失值检测是数据清洗过程中至关重要的一步,它可以帮助我们识别和处理缺失的数据。Pandas提供了多种方法来检测缺失值: ### 2.1.1 isnull()和notnull()函数 `isnull()`和`notnull()`函数可以分别检测和返回一个布尔值掩码,指示数据框中的元素是否为缺失值。例如: ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', np.nan], 'age': [20, 25, np.nan]}) df.isnull() ``` 输出: ``` name age 0 False False 1 False False 2 True True ``` ### 2.1.2 统计缺失值数量 为了统计数据框中缺失值的总数,我们可以使用`isnull().sum()`或`notnull().sum()`函数。例如: ```python df.isnull().sum() ``` 输出: ``` name 1 age 1 dtype: int64 ``` # 2. 缺失值处理 缺失值是数据集中常见的现象,它们会对数据分析和建模产生负面影响。Pandas提供了多种方法来处理缺失值,包括检测、填充和删除。 ### 2.1 缺失值检测 #### 2.1.1 isnull()和notnull()函数 `isnull()`和`notnull()`函数用于检测缺失值。`isnull()`返回一个布尔型掩码,其中`True`表示缺失值,`False`表示非缺失值。`notnull()`返回`isnull()`的相反值。 ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', np.nan, 'Dave'], 'age': [20, 25, np.nan, 30]}) print(df.isnull()) print(df.notnull()) ``` 输出: ``` name age 0 False False 1 False False 2 True True 3 False False ``` #### 2.1.2 统计缺失值数量 `isnull().sum()`和`notnull().sum()`函数可用于统计缺失值和非缺失值的数量。 ```python print(df.isnull().sum()) print(df.notnull().sum()) ``` 输出: ``` name 1 age 1 dtype: int64 name age 0 4 4 ``` ### 2.2 缺失值填充 #### 2.2.1 fillna()函数 `fillna()`函数用于填充缺失值。它接受一个值或一个函数作为参数。如果提供一个值,则用该值填充所有缺失值。如果提供一个函数,则使用该函数计算每个缺失值的填充值。 ```python # 用一个值填充缺失值 df.fillna(0) # 使用函数计算填充值 df.fillna(lambda x: x.mean()) ``` #### 2.2.2 插值填充 插值填充使用缺失值周围的非缺失值来估计缺失值。Pandas提供了`interpolate()`函数进行插值填充。 ```python df.interpolate(method='linear') ``` #### 2.2.
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