Python缺失值處理方法
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(chǔ)器壞了，機(jī)器故障等等原因?qū)е履扯螘r(shí)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(gè)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(gè)函數(shù)可以用來查看空值，不對(duì)，是兩個(gè)，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(duì)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(huì)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(gè)時(shí)再刪除（低于2個(gè)保留），這時(shí)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(duì)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(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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