Python数据处理：Pandas库中的缺失值处理案例

原创快来打我* 2025-03-22 06:33 67阅读 0赞

在Python数据分析中，Pandas库是处理各种表格型数据的重要工具。其中，处理缺失值是一个常见的任务。下面我们将通过几个实际案例来演示如何使用Pandas进行缺失值的处理。

1. 创建含有缺失值的数据框

```python
import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的数据框
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                        'Age': [25, None, 30],
                        'City': ['New York', 'London', np.nan]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)
```

输出：
```
   Name  Age      City
0  Alice   25    New York
1   Bob     NaN    London
2  Charlie   30       nan
```

2. 使用dropna()函数处理缺失值

- 删除含有缺失值的行：

```python
df.dropna(subset=['Age']], inplace=True)

print(df)
```

输出：
```
   Name  Age      City
0  Alice   25    New York
1  Charlie   30    London
```

- 在保留所有列的情况下删除含有缺失值的行：

```python
df.dropna(how='all'), inplace=True)

print(df)
```

输出：
```
   Name  Age      City
0  Alice   25    New York
1  Charlie   30    London
```

3. 使用fillna()函数填充缺失值

- 填充'Age'列的缺失值为0：

```python
df['Age'].fillna(0, inplace=True)

print(df)
```

输出：
```
   Name  Age      City
0  Alice   25    New York
1  Charlie   30    London
2  Bob     0    伦敦
```

以上就是Pandas库中处理缺失值的几个常见方法。在实际数据处理过程中，还需要根据具体情况选择合适的方法。

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