pandas缺失值怎么處理

小億
102
2023-12-01 19:50:39
欄目: 編程語言

在處理PandasDataFrame中的缺失值時(shí)，可以考慮以下幾種方法：

  1. 刪除缺失值：使用dropna()方法刪除包含缺失值的行或列?？梢酝ㄟ^設(shè)置axis參數(shù)來指定刪除行或列，默認(rèn)為刪除行。也可以通過設(shè)置how參數(shù)來指定刪除方式，默認(rèn)為刪除包含任何缺失值的行或列。
df.dropna(axis=0, how='any')
df.dropna(axis=1, how='all')
  1. 填充缺失值：使用fillna()方法填充缺失值?？梢酝ㄟ^設(shè)置不同的填充方式來填充缺失值，比如使用常數(shù)填充、使用均值或中位數(shù)填充、使用前向填充或后向填充等。
df.fillna(0)  # 使用常數(shù)填充缺失值
df.fillna(df.mean())  # 使用均值填充缺失值
df.fillna(df.median())  # 使用中位數(shù)填充缺失值
df.fillna(method='ffill')  # 使用前向填充
df.fillna(method='bfill')  # 使用后向填充
  1. 插值填充缺失值：使用interpolate()方法進(jìn)行插值填充缺失值。可以通過設(shè)置不同的插值方法來進(jìn)行填充，比如線性插值、多項(xiàng)式插值、時(shí)間插值等。
df.interpolate(method='linear')  # 線性插值
df.interpolate(method='polynomial', order=2)  # 二次多項(xiàng)式插值
df.interpolate(method='time')  # 時(shí)間插值

需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)和需求選擇合適的處理方法。

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