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这篇CFSDN的博客文章Pandas缺失值2种处理方式代码实例由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
处理方式:
存在缺失值nan,并且是np.nan
删除存在缺失值的:dropna(axis='rows') 。
替换缺失值:fillna(df[].mean(), inplace=True) 。
不是缺失值nan，有默认标记的 。
1、存在缺失值nan,并且是np.nan 。
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# 判断数据是否为NaN
# pd.isnull(df),pd.notnull(df),pd.isna(df)
# 读取数据
movie
=
pd.read_csv(
"./date/IMDB-Movie-Data.csv"
)
##第一种 删除
# pandas删除缺失值，使用dropna的前提是，缺失值的类型必须是np.nan
# 删除缺失值为np.nan的所在行
movie.dropna()
# 第二种 替换缺失值
# 替换存在缺失值的样本
# 替换 填充平均值
movie[
'Metascore'
].fillna(movie[
'Metascore'
].mean(), inplace
=
True
)
# 替换 填充自定义值
movie[
'Metascore'
].fillna(
11
, inplace
=
True
)
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2、不是缺失值nan，有默认标记的 。
1、先替换默认标记值为np.nan 。
df.replace(to_replace=, value=) 。
2、在进行缺失值的处理 。
# 把一些其它值标记的缺失值，替换成np.nan mm = moive.replace(to_replace='默认值', value=np.nan) 。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://www.cnblogs.com/caijunchao/p/12885019.html 。
最后此篇关于Pandas缺失值2种处理方式代码实例的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Pandas缺失值2种处理方式代码实例的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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