【机器学习】【数据处理】Pandas 处理缺失值

最新推荐文章于 2025-05-02 19:12:45 发布
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分类专栏： Python Pandas
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41571493/article/details/80631343
本文探讨了在处理数据集时遇到的缺失值问题，主要介绍了Pandas库中的两种处理方法：用掩码表示和用标签值表示。针对每种方法的优缺点进行了说明，并详细阐述了Pandas中None和NaN的区别。此外，还讲解了Pandas提供的isnull(), notnull(), dropna()和fillna()等函数的使用，用于检测、删除和填充缺失值的操作。" 133002103,20039232,单片机内核定时器timer_list详解及源码示例,"['单片机开发', '内核定时器', '硬件资源']

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

目前很多流行的数据集都会存在数据缺失的现象。

一般我们在用Pandas处理缺失值的方法有两种：

           1.用覆盖全局的掩码来表示缺失值.(用布尔类型来代替原先数据/用0或1来表示)

           2.用一个标签值来表示缺失值.(用一个具体的自定义的数据来表示，如-9999.  或用None或NaN)

1.缺失值

具体使用哪种方法还需要看具体情况：

                            1.用掩码来处理会额外构造一个布尔数组，会增加存储

                            2.标签值方法缩小了可以被表示的有效值的范围，会增加额外的计算逻辑。而且NaN也不                                                               能够表示所有数据类型。

Pandas的缺失值：1.Python对象类型的缺失值None（Python中不能将None与整数相加）

                        &n

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Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域： Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。Python 机器学习是利用 Python 编程语言中的各种工具和库来实现机器学习算法和技术的过程。
python pandas缺失值处理_Python----pandas：缺失值处理
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第十篇，数据分析之pandas的处理缺失值
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（100天2小时第二十三天）几种简单填充缺失值的方法
zhangxue1232的博客
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填充缺失值-999 python,将Python序列转换为NumPy数组，填充缺失值
weixin_31262911的博客
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机器学习——数据清洗之处理缺失值
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接下来，它查找每列中缺失值的数量，并对这些数量进行排序，从缺失值最少的列开始处理。处理数据集中的缺失值是数据清洗的重要组成部分，缺失值的存在会影响数据分析和机器学习模型的准确性和性能。类似，但处理的是测试数据和标签。它同样接收数据和标签，执行相同的合并、索引重置和缺失值删除步骤，然后返回处理后的测试特征数据和测试标签数据。此函数首先分别将训练数据和测试数据与各自的标签数据合并，然后根据不同的 '矿物类型' 类别分割训练数据和测试数据。最终，它会将所有处理过的数据段合并，并返回处理后的特征数据和标签数据。
【Python数据分析】Pandas_缺失值处理
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稀疏数据，指的是在数据库或者数据集中存在大量缺失数据或者空值，我们把这样的数据集称为稀疏数据集。稀疏数据不是无效数据，只不过是信息不全而已，只要通过适当的方法就可以“变废为宝”。
数据清洗与预处理：使用 Pandas 处理缺失值和异常值
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使用 Pandas 处理缺失值和异常值是数据清洗与预处理过程中的重要环节。在处理缺失值时，需要根据数据的特点和分析目的选择合适的方法，如删除缺失值适用于缺失值比例较小且对数据整体影响不大的情况，而填充缺失值则可以在保留数据信息的同时解决缺失值问题。处理异常值时，要谨慎判断异常值产生的原因，合理选择删除、转换或数据变换等方法。处理缺失值和异常值之前，要充分了解数据的背景和含义，避免因不当处理导致数据信息的丢失或错误解读。对于复杂的数据集，可能需要结合多种方法来处理缺失值和异常值，以达到最佳的处理效果。
Pandas中缺失值处理的全面指南
蜗牛沐雨
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在数据分析中，处理缺失值是一项基础但至关重要的任务。Pandas作为Python中一个强大的数据分析工具库，提供了多种处理缺失值的方法。本文将深入探讨这些方法，并提供详细的示例代码，帮助读者掌握如何在Pandas中有效处理缺失值。
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什么时候需要填充 -999 最近在看kaggle 的ieee，发现其中一个kernel，尤其简单。 发现，其对数据做的所有处理，只有 X_train = X_train.fillna(-999) X_test = X_test.fillna(-999) 觉得很好奇，为什么可以只填充 -999 这样的数值？ 这里涉及到一个实际问题，在实际业务中，我们能够获取的数据，经常都有很多缺失值。 缺失填充...
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Python Pandas DataFrame 删除缺失值 None Nan drop dropna 替换缺失值 fillna 重复值删除 duplicate 数值替换 replace apply
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一、获取缺失值。 二、剔除缺失值drop dropna。 三、缺失值补全 fillna。 四、重复值剔除 duplicate（按照行和列）。 五、数值转换 replace apply applymap。
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PyTorch深度学习系列：Pandas数据预处理缺失值处理
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