Pandas数据预处理：处理缺失值 - 插值法

Pandas数据预处理：处理缺失值 - 插值法

在数据分析和机器学习任务中，处理缺失值是一个常见的挑战。缺失值可能由于多种原因而产生，例如数据采集过程中的错误、设备故障或者用户不完整的输入。为了有效地处理缺失值，插值法是一种常用的技术。在本文中，我们将使用Python中的Pandas库来演示如何使用插值法处理缺失值。

首先，我们需要导入Pandas库并加载包含缺失值的数据集。假设我们有一个名为df的数据框，其中包含了一些缺失值。

import pandas as pd

# 加载包含缺失值的数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

接下来，我们可以使用Pandas的interpolate()函数来进行插值处理。该函数可以根据已知数据点之间的趋势来推断缺失值。常用的插值方法包括线性插值、多项式插值和样条插值等。