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知识点讲解
在数据分析中#xff0c;处理缺失值是一个常见且重要的步骤。Pandas 提供了多种方法来处理 DataFrame 中的缺失值#xff0c;包括填充缺失值和删除含有缺失值的行或列。
填充缺失值: 使用 fillna 方法可以将缺失值替换为指定的值。删除缺失…案例 53: 处理缺失值
知识点讲解
在数据分析中处理缺失值是一个常见且重要的步骤。Pandas 提供了多种方法来处理 DataFrame 中的缺失值包括填充缺失值和删除含有缺失值的行或列。
填充缺失值: 使用 fillna 方法可以将缺失值替换为指定的值。删除缺失值: 使用 dropna 方法可以删除含有缺失值的行或列。
示例代码
# 准备数据和示例代码的运行结果用于案例 53# 示例数据
data_missing_values_handling {A: [1, 2, None, 4],B: [None, 2, 3, 4]
}
df_missing_values_handling pd.DataFrame(data_missing_values_handling)# 处理缺失值
df_filled df_missing_values_handling.fillna(0)
df_dropped df_missing_values_handling.dropna()df_missing_values_handling, df_filled, df_dropped
在这个示例中我们首先使用 fillna 方法将所有缺失值替换为 0。然后我们使用 dropna 方法删除了包含缺失值的行。
示例代码运行结果
原始 DataFrame (df_missing_values_handling): A B
0 1.0 NaN
1 2.0 2.0
2 NaN 3.0
3 4.0 4.0填充缺失值后 (df_filled): A B
0 1.0 0.0
1 2.0 2.0
2 0.0 3.0
3 4.0 4.0删除含缺失值的行 (df_dropped): A B
1 2.0 2.0
3 4.0 4.0这个案例展示了如何在 Pandas 中处理缺失值这对于数据清洗和准备是非常重要的。
