pandas教程：[22]填充缺失值

填充DataFrame中的NaN值
最新推荐文章于 2025-07-11 12:43:34 发布
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本文介绍如何使用Python的pandas库中的fillna方法处理DataFrame中的缺失值。通过多种方式替换缺失值，包括用常数、前后数据、统计量等，并演示了如何针对特定列操作。

当数据中存在NaN缺失值时，我们可以用其他数值替代NaN，主要用到了DataFrame.fillna()方法，下面我们来看看具体的用法：

  1. 先来创建一个带有缺失值的数据框具体数据内容为：

  2. 使用0替代缺失值（当然你可以用任意一个数字代替NaN）输出结果为：

  3. 用一个字符串代替缺失值输出结果为：

  4. 用前一个数据代替NaN：method='pad'输出结果为：

  5. 与pad相反，bfill表示用后一个数据代替NaN。这里我们增加一个知识点，用limit限制每列可以替代NaN的数目，下面我们限制每列只能替代一个NaN输出结果为：

  6. 除了上面用一个具体的值来代替NaN之外，还可以使用平均数或者其他描述性统计量来代替NaN输出结果为：

  7. 另外，我们还可以选择哪一列进行缺失值的处理输出结果为：

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值得注意的是，这些方法直接处理的是模型参数的估计而不是空缺值预测本身。否则直接从数据中学习贝叶斯网的结构不但复杂性较高（随着变量的增加，指数级增加），网络维护代价昂贵，而且它的估计参数较多，为系统带来了高方差，影响了它的预测精度。如果空值是非数值型的，就根据统计学中的众数原理 ，用该属性在其他所有对象的取值次数最多的值(即出现频率最高的值)来补齐该缺失的属性值。这种方法简单易行， 在对象有多个属性缺失值、被删除的含缺失值的对象与初始数据集的数据量相比非常小的情况下非常有效，类标号缺失时通常使用该方法。
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下面小编就为大家分享一篇python实现数据预处理之填充缺失值的示例。具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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python数据预处理之缺失值简单处理：https://blog.youkuaiyun.com/Amy_mm/article/details/79799629 该博客总结比较详细，感谢博主。   我们在进行模型训练时，不可避免的会遇到某些特征出现空值的情况，下面整理了几种填充空值的方法 1. 用固定值填充 对于特征值缺失的一种常见的方法就是可以用固定值来填充，例如0，9999， -9999, 例如下面对灰度分...
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<think>好的，用户想了解如何使用Pandas库以均值填充DataFrame中的缺失值。首先，我需要回忆相关的方法和步骤。记得Pandas中的fillna函数是用来处理缺失值的，而均值填充通常是指用每列的均值来填充该列的NaN值。 接下来，我需要确认具体的步骤。首先，用户需要导入Pandas库，然后加载数据。检查缺失值的情况可以使用isnull().sum()，这样可以看到每列有多少缺失值。然后计算每列的均值，可以通过mean()方法，再用fillna函数填充。这里要注意是否需要原地修改数据还是生成新的DataFrame，inplace参数控制这一点。 然后，我需要考虑用户可能的疑问，比如如何处理只有数值列的情况，或者是否需要排除非数值列。例如，在计算均值时，非数值列会被自动忽略，所以在填充前可能需要选择数值列。此外，如果用户想同时对整个DataFrame进行操作，可能需要先过滤出数值列。 另外，用户可能想知道如何一步完成填充，比如在fillna中直接使用mean()，但要注意这样需要指定axis=0，按列计算均值。同时，要提醒用户关于inplace参数的使用，避免意外覆盖原数据。 还要参考提供的引用资料，特别是引用[2]和[4]提到的fillna函数的参数，如value、axis、inplace等。引用[3]中的循环方法可能适用于需要逐列处理的情况，但更简洁的方法可能是使用df.fillna(df.mean())。 最后，用户可能需要示例代码来理解整个过程，所以需要提供完整的代码示例，包括导入库、创建示例数据、填充缺失值的步骤，并解释每个步骤的作用。同时，要指出注意事项，比如非数值列的处理和原地修改的问题。</think>### 使用Pandas以均值填充DataFrame缺失值的方法教程 #### **1. 核心步骤** 使用Pandas的`fillna`函数结合`mean()`方法，可以快速实现以列均值填充缺失值： 1. **计算每列的均值**：`df.mean()` 2. **填充缺失值**：`df.fillna(value=列均值, axis=0)` #### **2. 详细操作** ##### **步骤1：导入Pandas库** ```python import pandas as pd ``` ##### **步骤2：创建或加载包含缺失值的数据** 例如，创建示例数据： ```python data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 5, 6, None]} df = pd.DataFrame(data) ``` ##### **步骤3：检查缺失值分布** ```python print(df.isnull().sum()) # 输出： # A 1 # B 2 ``` ##### **步骤4：计算各列均值** ```python mean_values = df.mean() # 输出： # A 2.333333 # (1+2+4)/3 ≈ 2.333 # B 5.500000 # (5+6)/2 = 5.5 ``` ##### **步骤5：填充缺失值** ```python df_filled = df.fillna(mean_values) ``` 或直接一步完成： ```python df_filled = df.fillna(df.mean()) ``` ##### **结果对比** 原始数据： ``` A B 0 1.0 NaN 1 2.0 5.0 2 NaN 6.0 3 4.0 NaN ``` 填充后： ``` A B 0 1.000000 5.5 1 2.000000 5.0 2 2.333333 6.0 3 4.000000 5.5 ``` #### **3. 关键参数说明** - **`value`**：指定填充值（此处为列均值） - **`axis`**：默认为0，按列方向填充 - **`inplace`**：若设置为`True`，则直接修改原DataFrame，不返回新对象[^5] - **`limit`**：限制每列填充的最大缺失值数量 #### **4. 注意事项** 1. **非数值列处理**：`mean()`会自动忽略非数值列（如字符串列），需确保操作仅针对数值列[^3] 2. **缺失值过多场景**：若某列缺失值超过阈值（如80%），建议先评估是否删除该列 3. **分类型数据**：均值填充仅适用于连续型数值，分类型数据可用众数填充
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