当前位置:首页 » 数据分析 » 正文

Pandas缺失值2种处理方式代码实例

784 次  2020-06-23  分类 : 数据分析

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python博客。

来源:python博客 欢迎分享!

本文链接:https://www.94e.cn/info/11

标签:pandas  

<< 上一篇 下一篇 >>

  Powered By python教程网   鲁ICP备18013710号
python博客 - 小白学python最友好的网站!

扫一扫,关注微信公众号 扫一扫,关注微信公众号