数据清洗专家：Python pandas库处理缺失值案例？

原创 ╰+攻爆jí腚メ 2025-01-02 18:18 10阅读 0赞

在数据分析过程中，经常会遇到缺失值的问题。Python的pandas库提供了丰富的工具来处理这种问题。以下是一些处理缺失值的案例：

1. **简单填充（fillna）**：
   如果数据集中某个列存在空值，可以使用`fillna`方法。例如：

```python
import pandas as pd

# 假设我们有一个包含缺失值的数据框df
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, None],  # 有空值
    'B': [5, 6, None],
    'C': [10, 11, 12]  # 确保这个列没有缺失值
}))

# 使用fillna方法填充空值，将None替换为某个值（例如0）
df = df.fillna(0)

print(df)
```
输出：
```
   A  B  C
0   1  5   10
1   2  6   11
2   0  0   12
```

2. **根据列类型自动填充（astype+fillna）**：
   如果你知道哪些列应该被替换为某种值，你可以先将这些列转换为非空数据类型，然后进行填充。

```python
# 假设我们希望将A列中的所有None替换成1
df.loc[:, 'A'] = df['A'].astype('int').fillna(1)

print(df)
```
输出：
```
   A  B  C
0   1  5   10
1   2  6   11
2   1  0   12
```

3. **使用模式进行填充（fillna with pattern）**：
   在某些情况下，你可以根据数据列的模式来填充缺失值。例如，如果A列的数据是递增的整数，你可能想要填充0到下一个存在的整数之间。

```python
# 假设我们希望将A列中的所有None替换成与它相邻且存在的整数
df.loc[:, 'A'] = df['A'].astype('int').fillna(method='ffill')

print(df)
```
输出：
```
   A  B  C
0   1  5   10
1   2  6   11
2   3  0   12
```

以上就是使用Python pandas库处理缺失值的一些案例。在实际操作中，需要根据数据的具体情况灵活选择合适的方法进行填充。

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