使用pandas进行CSV数据清洗:缺失值处理
在Python的pandas库中,处理CSV文件中的缺失值是常见的任务。以下是一个基本的例子:
import pandas as pd
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('yourfile.csv')
# 检查是否存在缺失值
print(df.isnull().sum())
# 处理缺失值
# 1. 填充(默认情况,会用行或列的均值填充)
如果数据分布均匀,可以使用fillna(value)
来填充。value
可以是任何你想要用来填充的数据。
- 删除:如果你确定某个字段的缺失值不会影响数据分析结果,可以选择删除含有缺失值的行或者列。
# 填充或删除带有缺失值的行
df = df.dropna() # 删除包含缺失值的行
# 如果选择填充,需要再次赋值
df = df.fillna(value) # 使用value填充缺失值
以上就是使用pandas处理CSV文件缺失值的基本步骤。
还没有评论,来说两句吧...