Pandas空值處理全攻略
更新時間：2024年04月02日 15:35:15 作者：devid008
在進行數據分析和建模時,空值的存在會給結果帶來很大影響,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
在進行數據分析和建模時，空值的存在會給結果帶來很大影響，甚至導致錯誤。所以在預處理數據時，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 df.isnull().sum().sum() # 計算總空值個數
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，我們可以根據實際的數據集和業(yè)務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據分析的準確性和可靠性。
到此這篇關于Pandas空值處理全攻略的文章就介紹到這了,更多相關Pandas空值內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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