机器学习预处理数据中的空值填充方法 - Python实现

最新推荐文章于 2025-07-13 09:49:28 发布
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在机器学习预处理阶段，空值处理是关键步骤。本文介绍了如何使用Python的Pandas库对数据中的空值进行固定值填充，通过fillna()函数将空值替换为0，以保持数据完整性，防止对模型训练产生影响。

机器学习预处理数据中的空值填充方法 - Python实现

在进行机器学习模型训练之前，我们需要对数据进行预处理。其中，存在的空值数据是一个很常见的问题。一种解决这个问题的方法是使用固定值填充。

使用Python进行固定值填充的实现方法如下：

import pandas as pd

# 创建含有空值数据的DataFrame
df = pd.DataFrame({
   
   'A': [1,2,
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Pandas数据处理中空值处理的Python实现方案
空值检测（isnull()、notnull()）、空值统计（sum()、mean()结合布尔索引）、删除含有空值的行或列（dropna()）、填充空值（fillna()）、前向/后向填充（ffill、bfill），以及基于统计模型或机器学习算法的智能插补...
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