处理缺失值

最新推荐文章于 2024-12-27 09:27:02 发布

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本文介绍使用 Python 的 Pandas 库进行数据预处理的方法，重点讲解如何检测、统计和处理缺失值。包括标记缺失值、统计每列缺失值数量、删除含有缺失值的行或列等操作。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

df.isnull()#是缺失值返回True，否则范围False
df.isnull().sum()#返回每列包含的缺失值的个数
df.dropna()#直接删除含有缺失值的行
df.dropna(axis = 1)#直接删除含有缺失值的列
df.dropna(how = 'all')#只删除全是缺失值的行
df.dropna(thresh = 4)#保留至少有4个缺失值的行
df.dropna(subset = ['C'])#删除含有缺失值的特定的列

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