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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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