Pandas缺失值2種處理方式代碼實(shí)例
更新時(shí)間：2020年06月13日 11:54:45 作者：_夕顏
這篇文章主要介紹了Pandas缺失值2種處理方式代碼實(shí)例,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下
處理方式：
存在缺失值nan,并且是np.nan:
刪除存在缺失值的:dropna(axis='rows')
替換缺失值:fillna(df[].mean(), inplace=True)
不是缺失值nan，有默認(rèn)標(biāo)記的
1、存在缺失值nan,并且是np.nan
# 判斷數(shù)據(jù)是否為NaN
# pd.isnull(df),pd.notnull(df),pd.isna(df)
# 讀取數(shù)據(jù)
movie = pd.read_csv("./date/IMDB-Movie-Data.csv")
##第一種 刪除
# pandas刪除缺失值，使用dropna的前提是，缺失值的類型必須是np.nan
# 刪除缺失值為np.nan的所在行
movie.dropna()
# 第二種 替換缺失值
# 替換存在缺失值的樣本
# 替換 填充平均值
movie['Metascore'].fillna(movie['Metascore'].mean(), inplace=True)
# 替換 填充自定義值
movie['Metascore'].fillna(11, inplace=True)
2、不是缺失值nan，有默認(rèn)標(biāo)記的
1、先替換默認(rèn)標(biāo)記值為np.nan
df.replace(to_replace=, value=)
2、在進(jìn)行缺失值的處理
# 把一些其它值標(biāo)記的缺失值，替換成np.nan
mm = moive.replace(to_replace='默認(rèn)值', value=np.nan)
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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