Pandas缺失值2种处理方式代码实例

淡淡的烟草味﹌ 2022-12-28 08:24 143阅读 0赞

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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菜鸟教程www.piaodoo.com。

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