数据处理：在Pandas的Python中，如何进行缺失值处理？

原创红太狼 2025-03-19 08:45 36阅读 0赞

在Pandas中，对缺失值的处理主要有以下几种方式：

1. **检查缺失值**：
   使用`isnull()`或`NaN`来检查数据框（DataFrame）中的任何单元格是否存在缺失值。

```python
   # 检查列中是否有缺失值
   print(df['column_name'].isnull()))

# 或者在数据框级别检查
   print(df.isnull().sum())
   ```

2. **删除含有缺失值的行或列**：
   可以使用`dropna()`函数，如果指定某一列，则只删除该列存在缺失值的行。

```python
   # 删除含有任何缺失值的行
   df_no_missing_rows = df.dropna()

# 如果只想删除某列存在的缺失值行
   df_no_missing_col = df['column_name'].dropna()
   ```

3. **填充缺失值**：
   可以选择不同的方法来填补缺失值，例如使用平均值、中位数、众数等统计量，也可以用插值法（如线性插值、样条插值）、最近邻算法、决策树等机器学习方法。

```python
   # 使用列的平均值填充缺失值
   df_filled_with_mean = df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean())

# 或者使用插值法
   from scipy.interpolate import interp1d

# 假设有一个时间序列数据
   time = np.array([1, 2, 3, 4], dtype='float64'))
   value = np.array([5, 7, 9, 11]], dtype='float64')

# 创建插值函数
   interp_func = interp1d(time, value, kind='linear'))

# 使用插值函数填充缺失值
   df_filled_with_interpolation = df['column_name'].fillna(df['column_name'].apply(interp_func)))

```

以上就是在Pandas中处理缺失值的主要方式。

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