8、Pandas数据处理全解析

Pandas数据处理全解析

1. 缺失值检测与处理

在数据处理过程中，缺失值是一个常见的问题。我们可以通过以下方式检测和处理缺失值。

1.1 检测各列的缺失值情况

以下是一个示例数据：

6  Jane-Stone  2017.0   Feb
7  Mark-Aster     NaN   Oct
8  Jane-Jones     NaN   Jun

通过相关代码可以检测各列是否存在NULL值：

# 检测各列是否存在NULL值
print("=> any NULL values per column?")
print(df.isnull().any())

输出结果：

name     False
year      True
month     True
dtype: bool

还可以统计各列中NAN/MISSING值的数量：

# 统计各列中NAN/MISSING值的数量
print("=> count of NAN/MISSING values in each column:")
print(df.isnull().sum())

输出结果：