使用Pandas时，数据清洗和缺失值处理实例

原创 红太狼 2025-02-22 09:12 24阅读 0赞

在Python的Pandas库中，数据清洗和缺失值处理是非常常见且重要的步骤。以下是一些实例：

  1. 检查数据是否有缺失值：
    ```python
    import pandas as pd

df = pd.read_csv(‘your_data.csv’) # 假设你有一个CSV文件

使用isnull()检查缺失值

missing_values = df.isnull().sum()

print(missing_values) # 输出每列的缺失值数量

  2. 2. 删除含有缺失值的行：
  3. ```python
  4. df.dropna(inplace=True)  # inplace=True表示直接在原始数据上进行操作
  6. # 检查删除后的缺失值情况
  7. new_missing_values = df.isnull().sum()
  9. print(new_missing_values)  # 输出新的、删除了有缺失值行后每列的缺失值数量
  1. 填充缺失值，如用平均值、中位数或众数填充：
    ```python

    使用平均值填充缺失值

    df.mean.fillna(df, inplace=True)

检查填充后的缺失值情况

final_missing_values = df.isnull().sum()

print(final_missing_values) # 输出最终每列的缺失值数量，如果填充有效，则应为0或接近0
```

通过以上实例，你可以更好地理解和使用Pandas进行数据清洗和缺失值处理。

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