Python数据分析：缺失值处理

最新推荐文章于 2024-03-30 14:55:16 发布
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#缺失值 #缺失值处理 #pandas #python #数据分析

本文介绍了在Python中处理数据分析时遇到的缺失值问题，包括如何查看和处理缺失值。通过使用pandas库的isnull、info和dropna等方法，展示了检查和删除缺失值的步骤，并探讨了缺失值的删除策略。此外，还讨论了用fillna方法填充缺失值，如用0、均值或众数等策略。最后，文章提到了在某些情况下保留缺失值的合理性，并预告了后续将处理重复值和异常值的内容。

写在前面

上周我们读取完了数据（Python数据分析实战：获取数据），下面就要对数据进行清洗了，首先是对缺失值的处理。缺失值也就是空值，先找出来再处理。

查看缺失值

可以使用isnull方法来查看空值，得到的结果是布尔值。

# 查看缺失值
df_list.isnull()

结果：

 


对于小的数据集来说，可以这样看，但对于大的数据集这样查看空值貌似没什么意义，没关系，还有其他方法，可以使用info方法

 

# 查看空值
df_list.info()

结果：

 


info方法可以看到字段的数据类型以及每个字段下有多少个非空值，可以看到neighbourho

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