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Pandas數(shù)據(jù)清洗的實(shí)現(xiàn)

更新時(shí)間：2023年11月22日 09:16:52 作者：阿松愛睡覺

在處理數(shù)據(jù)的時(shí)候,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一個(gè)清洗過程,本文就來介紹一下Pandas數(shù)據(jù)清洗的實(shí)現(xiàn),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下

刪除缺失值

DataFrame.dropna 方法用于刪除含有缺失值的行或列，關(guān)鍵參數(shù)：axis 和how。

axis表示軸向，0 為行，1 為列，默認(rèn) 0。

how表示刪除形式，how = 'any' 表示只要有缺失值就刪除；how='all' 表示全為缺失值才刪除。

檢測(cè)缺失值

DataFrame.isnull() 識(shí)別缺失值，返回包含True和False的 DataFrame。
DataFrame.notnull() 方法識(shí)別非缺失值，返回包含True和False的 DataFrame。
上述兩方法結(jié)合sum函數(shù)可用于檢測(cè)數(shù)據(jù)序列中缺失值的分布情況。

填充缺失值

DataFrame.fillna 方法能用指定值替換缺失值。關(guān)鍵參數(shù)：value、method和axis。

value表示指定的填充值。

methodmethod = 'bfill'后向填充，用后面的非缺失值填充；
method = 'ffill'前向填充，用前面的非缺失值填充。

axis表示操作軸向，默認(rèn)1（列）。

拉格朗日插值

from scipy.interpolate import lagrange
formula = lagrange(x,y)#formula是通過lagrange方法生成的公式，x和y為數(shù)據(jù)序列
ins_y = formula(ins_x)#ins_x為缺失值所在位置，ins_y為插值結(jié)果。

線性插值

from scipy.interpolate import interp1d#1是數(shù)字一
formula = interp1d(x,y,kind = 'linear')#formula是通過linear方法生成的公式，x和y為數(shù)據(jù)序列
ins_y = formula(ins_x)#ins_x為缺失值所在位置，ins_y為插值結(jié)果。

到此這篇關(guān)于Pandas數(shù)據(jù)清洗的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas數(shù)據(jù)清洗內(nèi)容請(qǐng)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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