Pandas中如何处理缺失值

发布时间:2025-02-17 21:18:50 作者:小樊
来源:亿速云 阅读:111

在Pandas中,处理缺失值的方法有很多种,以下是一些常用的方法:

1. 检测缺失值

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, None, 4],
    'B': [5, None, None, 8]
})

print(df.isnull())
print(df.notnull())

2. 删除缺失值

# 删除包含缺失值的行
df_dropped = df.dropna(axis=0)

# 删除包含缺失值的列
df_dropped_cols = df.dropna(axis=1)

# 只删除全部都是缺失值的行
df_dropped_all = df.dropna(axis=0, how='all')

# 只删除全部都是缺失值的列
df_dropped_all_cols = df.dropna(axis=1, how='all')

3. 填充缺失值

# 用指定值填充缺失值
df_filled = df.fillna(value=0)

# 前向填充
df_ffill = df.fillna(method='ffill')

# 后向填充
df_bfill = df.fillna(method='bfill')

# 按行前向填充
df_ffill_row = df.fillna(method='ffill', axis=0)

# 按列后向填充
df_bfill_col = df.fillna(method='bfill', axis=1)

4. 插值填充

# 线性插值
df_interpolated = df.interpolate(method='linear')

# 时间序列插值
df_interpolated_time = df.interpolate(method='time')

5. 使用统计量填充

# 用均值填充
df_mean_filled = df.fillna(df.mean())

# 用中位数填充
df_median_filled = df.fillna(df.median())

# 用众数填充
df_mode_filled = df.fillna(df.mode().iloc[0])

6. 自定义填充函数

def custom_fill(x):
    if pd.isnull(x):
        return x.mean()
    return x

df_custom_filled = df.apply(custom_fill)

选择合适的方法取决于具体的数据和分析需求。在实际应用中,可能需要结合多种方法来处理缺失值。

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