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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:
isnull()
:返回一个布尔值的DataFrame,表示每个元素是否为缺失值。notnull()
:与isnull()
相反,返回一个布尔值的DataFrame,表示每个元素是否非缺失值。isna()
:与isnull()
相同,返回一个布尔值的DataFrame。notna()
:与notnull()
相同,返回一个布尔值的DataFrame。import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, None, 4],
'B': [5, None, None, 8]
})
print(df.isnull())
print(df.notnull())
dropna()
:删除包含缺失值的行或列。
axis=0
:删除行。axis=1
:删除列。how='any'
:只要有一个缺失值就删除(默认)。how='all'
:只有全部都是缺失值才删除。subset=None
:默认删除所有列,可以指定某些列。# 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')
fillna()
:用指定的值填充缺失值。
value
:填充的值。method
:填充方法,如ffill
(前向填充)、bfill
(后向填充)。axis
:填充的方向,axis=0
表示按行填充,axis=1
表示按列填充。inplace
:是否原地修改DataFrame。# 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)
interpolate()
:使用插值方法填充缺失值。
method
:插值方法,如linear
(线性插值)、time
(时间序列插值)等。axis
:插值的方向,axis=0
表示按行插值,axis=1
表示按列插值。limit
:连续缺失值的最大数量。limit_direction
:插值的方向,forward
、backward
或both
。# 线性插值
df_interpolated = df.interpolate(method='linear')
# 时间序列插值
df_interpolated_time = df.interpolate(method='time')
# 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])
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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