Python Pandas对空值的处理

最新推荐文章于 2024-10-16 10:45:42 发布

weixin_48826751

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分类专栏： Pandas 文章标签： python 数据分析

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本文介绍了Python数据分析库Pandas中处理空值的两种主要方法：dropna()用于删除含有空值的行或列，fillna()则用于填充空值。通过使用这些方法，可以有效地管理和清理数据集。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

（1）dropna()

#删除所有值为空的行
s3.dropna(axis="index",how="all",inplace=False) #how字段可选有any和all,any表示只要有空值出现就删除，all表示全部为空值才删除；inplace字段表示是否替换掉原本的数据
#删除所有值为空的列
s3.dropna(axis="columns",how="all",inplace=False)

在这里插入图片描述
（2）fillna()

#将s3表中分数为空的赋值为0
s3.loc[:,"分数"] = s3["分数"].fillna(0)
#将姓名的缺失值填充
s3.loc[:,"姓名"] = s3["姓名"].fullna(method="ffill") #ffill表示填充方法是根据上一个数据的值进行复制填充

处理后的数据：在这里插入图片描述

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