Pandas系列学习教程——06 pandas处理缺失值

系列文章目录

第一章 Pandas 学习入门之pandas数据读取

第二章 Pandas 学习入门之pandas数据结构

第三章 Pandas 学习入门之pandas数据查询

第四章 Pandas 学习入门之pandas新增数据列

第五章 Pandas 学习入门之pandas数据统计函数

第六章 Pandas 学习入门之pandas处理缺失值 

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随着人工智能的不断发展，数据分析这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习数据分析，本文就介绍了pandas学习的基础内容。本章简单介绍了pandas处理缺失值的步骤，详细请看下文。

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前言

一、pandas缺失值处理相关函数

二、实例展示——特殊Excel的读取、清洗、处理

0.引入库

 1.读取excel的时候，忽略前几个空行

​ 2.检测空值

 3.删除掉全是空值的列

 4.删除掉全是空值的行

 5.将分数列为空的填充为0分

 6.将姓名的缺失值填充

 7.将清洗好的excel保存

总结

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前言

本章仅仅简单介绍了pandas数据统计函数的3种方法——汇总类统计、唯一去重和按值计数、相关系数与协方差。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、pandas缺失值处理相关函数

Pandas使用这些函数处理缺失值：

• isnull和notnull：检测是否是空值，可用于df和series
• dropna：丢弃、删除缺失值
  • axis : 删除行还是列，{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0