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Pandas空值處理全攻略

 更新時間：2024年04月02日 15:35:15   作者：devid008  
在進行數(shù)據(jù)分析和建模時,空值的存在會給結(jié)果帶來很大影響,本文主要介紹了Pandas空值處理全攻略,具有一定的參考價值,感興趣的可以了解一下

在進行數(shù)據(jù)分析和建模時，空值的存在會給結(jié)果帶來很大影響，甚至導(dǎo)致錯誤。所以在預(yù)處理數(shù)據(jù)時，我們必須對空值進行妥善處理。

在Pandas中，常見的空值表示有：

  • NaN：表示數(shù)值型的空值
  • None：表示對象型的空值
  • NaT：表示時間型的空值

對于這些空值，我們常見的處理方法有：

1. 刪除空值行/列：

df.dropna()  # 刪除全部空值行
df.dropna(axis=1)  # 刪除全部空值列
df.dropna(thresh=2)  # 刪除全為空值的行

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()  # 一維插值
df[['col1'，'col2']].interpolate()  # 多維插值

4. 設(shè)置空值標記：

df.loc[：， 'col1'].fillna('#N/A'， inplace=True)

5. 計算空值的總和：

df.isnull().sum()  # 計算每列空值個數(shù)
df.isnull().sum().sum()  # 計算總空值個數(shù)

6. 刪除具有空值的觀測值：

df.dropna(subset=['col1'])   # 刪除col1列中具有空值的行

7. 填充前進行空值檢測：

df['col1'].fillna(df['col1'].mean()， inplace=True)
df['col1'].fillna(df['col1'].median()， inplace=True)

總之，在Pandas中空值的處理方法很多，我們可以根據(jù)實際的數(shù)據(jù)集和業(yè)務(wù)需要選擇合適的方法進行空值填充或刪除。充分處理空值可以確保數(shù)據(jù)分析的準確性和可靠性。

到此這篇關(guān)于Pandas空值處理全攻略的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas空值內(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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