Pandas缺失值2种处理方式代码实例-6ren

Pandas缺失值2种处理方式代码实例

转载作者：qq735679552 更新时间：2022-09-29 22:32:09

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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 。

 
    ? 
   
         # 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 
         )

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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