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Python缺失值處理方法

 更新時間:2022年05月18日 17:00:47   作者:??FizzH????  
這篇文章主要介紹了Python缺失值處理方法,文章圍繞主題展開詳細(xì)內(nèi)容介紹,具有一定的參考價值,需要的小伙伴可以參考一下

前言:

前面python重復(fù)值處理得方法我們講了重復(fù)值是怎么處理的,今天就來說說缺失值。缺失值主要分為機(jī)械原因和人為原因。機(jī)械原因就是存儲器壞了,機(jī)器故障等等原因?qū)е履扯螘r間未能收集到數(shù)據(jù)。人為原因的情況種類就更多了,如刻意隱瞞等等。

先構(gòu)建一個含有缺失值的DataFrame,如下:

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame([[1,np.nan,3],[np.nan,5,np.nan]],columns = ['a','b','c'])
print(data)

看出來了嗎?np.nan就是NAN值,空值的意思。

在numpy中有一個函數(shù)可以用來查看空值,不對,是兩個,isnull()和isna()這兩函數(shù)。

我們分別來試試它們的效果:

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame([[1,np.nan,3],[np.nan,5,np.nan]],columns = ['a','b','c'])
data.isnull()
data.isna()

可以看出,這兩函數(shù)的作用就是判斷數(shù)據(jù)是不是空值,如果是,就返回true,不是就是false。

通常,對空值的處理有兩種方法,一種就是把空值刪除,另外一種就是把它填上,我們先說第一種,刪除空值,我們可以dropna()這一函數(shù)來把空值刪除。要注意,它會把含有空值的整行都刪掉。例如:

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame([[1,np.nan,3],[np.nan,5,np.nan]],columns = ['a','b','c'])
data.dropna()

上面的例子用了drop函數(shù)后,啥都沒啦! 

我們可以設(shè)置當(dāng)每行空值多余2個時再刪除(低于2個保留),這時候要用到dropna()的參數(shù)thresh。

補(bǔ)充空值的話有挺多的方法,有用均值補(bǔ)充,中位數(shù)補(bǔ)充等,我們要用到fillna()這一函數(shù)。例如,我們用均值來填充上文中的data,

代碼如下:

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame([[1,np.nan,3],[np.nan,5,np.nan]],columns = ['a','b','c'])
data.fillna(data.mean())

代碼運(yùn)行的結(jié)果如下,可以看到空值都被對應(yīng)列的均值所填充。

到此這篇關(guān)于Python缺失值處理方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 缺失值 內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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