pandas檢查和填充缺失值的N種方法總結(jié)
更新時(shí)間：2023年01月19日 11:04:35 作者：愛(ài)撓靜香的下巴
本文主要介紹了pandas檢查和填充缺失值的N種方法總結(jié)，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
一、構(gòu)建示例數(shù)據(jù)
import pandas as pd
import numpy as np
data = {"ID":[202001, 202002, 202003, 202004, 202005, 202006, 202007, 202008, 202009, 202010],
"Chinese":[98, 67, 84, 88, 78, 90, 93, np.nan, 82, 87],
"Math":[92, 80, 73, np.nan, 88, 78, 90, 82, 77, 69],
"English":[88, 79, 90, 73, 79, 83, 81, np.nan, 71, np.nan]
}
df = pd.DataFrame(data)
df
二、檢查缺失值的n種方法
2.1 確認(rèn)是否有缺失值的兩種方法
df.isnull().values.any()
True
df.isnull().sum().any()
True
2.2 查看缺失數(shù)目和缺失率
df.isnull().sum()
all_data_na = (df.isnull().sum()/len(df))*100
all_data_na = all_data_na.drop(all_data_na[all_data_na == 0].index).sort_values(ascending=False)
missing_data = pd.DataFrame({'缺失率' : all_data_na})
missing_data
2.3 查看非缺失值數(shù)目
df.info()
df.shape[0] - df.isnull().sum()
df.notnull().sum()
三、缺失值填充三種示例
# 用上下平均值填充English df['English'] = df['English'].fillna(df['English'].interpolate()) df.head(10)
# 用中位數(shù)填充value列： df['Math'] = df['Math'].fillna(df['Math'].median()) df.head(10)
# 用-1填充Chinese列： df['Chinese'] = df['Chinese'].fillna(-1) df.head(10)
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