Pandas空值处理全攻略
更新时间：2024年04月02日 15:35:15 作者：devid008
在进行数据分析和建模时,空值的存在会给结果带来很大影响,本文主要介绍了Pandas空值处理全攻略,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下
在进行数据分析和建模时，空值的存在会给结果带来很大影响，甚至导致错误。所以在预处理数据时，我们必须对空值进行妥善处理。
在Pandas中，常见的空值表示有：
- NaN：表示数值型的空值
- None：表示对象型的空值
- NaT：表示时间型的空值
对于这些空值，我们常见的处理方法有：
1. 删除空值行/列：
df.dropna() # 删除全部空值行 df.dropna(axis=1) # 删除全部空值列 df.dropna(thresh=2) # 删除全为空值的行
2. 填充空值：
df.fillna(value) # 用值value填充空值 df.fillna(method='ffill') # 前向填充 df.fillna(method='bfill') # 后向填充
3. 插值法填充：
df['col1'].interpolate() # 一维插值 df[['col1'，'col2']].interpolate() # 多维插值
4. 设置空值标记：
df.loc[：， 'col1'].fillna('#N/A'， inplace=True) 5. 计算空值的总和：
df.isnull().sum() # 计算每列空值个数 df.isnull().sum().sum() # 计算总空值个数
6. 删除具有空值的观测值：
df.dropna(subset=['col1']) # 删除col1列中具有空值的行
7. 填充前进行空值检测：
df['col1'].fillna(df['col1'].mean()， inplace=True) df['col1'].fillna(df['col1'].median()， inplace=True)
总之，在Pandas中空值的处理方法很多，我们可以根据实际的数据集和业务需要选择合适的方法进行空值填充或删除。充分处理空值可以确保数据分析的准确性和可靠性。
到此这篇关于Pandas空值处理全攻略的文章就介绍到这了,更多相关Pandas空值内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
相关文章
今天小编就为大家分享一篇对python mayavi三维绘图的实现详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2019-01-01
今天小编就为大家分享一篇pytorch sampler对数据进行采样的实现，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2019-12-12
本文详细介绍了在python中如何利用ipython提高代码开发效率，对大家使用python很有帮助，有需要的小伙伴们可以参考借鉴。2016-08-08
本文介绍了python是如何实现excel数据添加到mongodb，为了将数据导入mongodb，引入了pymongo，xlrd包,需要的朋友可以参考下2015-07-07
Python文件监听工具pyinotify与watchdog实例
今天小编就为大家分享一篇关于Python文件监听工具pyinotify与watchdog实例，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧2018-10-10
这篇文章主要介绍了python基于递归解决背包问题，递归是个好东西，任何具有递归性质的问题通过函数递归调用会变得很简单。一个很复杂的问题，几行代码就能搞定,需要的朋友可以参考下2019-07-07
在本篇文章里小编给大家整理的一篇关于python新手学习使用库的相关方法和知识点，需要的朋友们参考下。2020-06-06
这篇文章主要为大家详细介绍了python绘制地震散点图的相关方法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2019-06-06
这篇文章主要给大家介绍了关于python中remove函数的踩坑记录，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2021-01-01
这篇文章主要介绍了python3 读取python2的npy文件操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2021-03-03
最新评论