一文速学(四)-数据分析Pandas处理缺失值操作各类方法详解

已于 2023-02-06 16:11:14 修改
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分类专栏： 一文速学系列-数据分析 文章标签： python Pandas 数据分析 数据挖掘
于 2022-04-20 20:22:07 首次发布
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本文详细介绍了使用Pandas进行数据预处理时如何处理缺失值，包括计数、筛选和填充方法。通过实例展示了isnull()、sum()、dropna()、fillna()等函数的用法，帮助读者掌握处理数据集空值的实用技巧。

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目录

前言

缺失值处理

1.计数

2.筛选

3.填充

前言

匆忙之间在CSDN上连载博客已有三年之久，现在已临近毕业。回顾大学的四年尽是不甘，意难平。有时反思良久，或许是我对自己的定位还不够明确，还不知道自己想要的是如此模糊，也许接受现实是对理想主义者最大的冲击。

以上是博主突然有感而言，现在回归博客主题。

使用Pandas进行数据预处理时需要了解Pandas的基础数据结构Series和DataFrame。若是还不清楚的可以再去看看我之前的三篇博客详细介绍这两种数据结构的处理方法：

一文速学-数据分析之Pandas数据结构和基本操作代码

DataFrame行列表查询操作详解+代码实战

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一文速学(六)-数据分析之Pandas异常值检测及处理操作各类方法详解+代码展示
master_hunter的博客
04-24 7852
前言 使用Pandas进行数据预处理时需要了解Pandas的基础数据结构Series和DataFrame。若是还不清楚的可以再去看看我之前的三篇博客详细介绍这两种数据结构的处理方法： 一文速学-数据分析之Pandas数据结构和基本操作代码 DataFrame行列表查询操作详解+代码实战 DataFrame多表合并拼接函数concat、merge参数详解+代码操作展示 以上三篇均为基础知识，没有比较难的实战，比较容易学会。 首先说明一点，关于包含在异常值里面的空值和重复值均有两篇博客专门详细介..
一文速学(五)-数据分析之Pandas处理重复值操作各类方法详解+代码展示
master_hunter的博客
04-21 4910
前言 使用Pandas进行数据预处理时需要了解Pandas的基础数据结构Series和DataFrame。若是还不清楚的可以再去看看我之前的三篇博客详细介绍这两种数据结构的处理方法： 一文速学-数据分析之Pandas数据结构和基本操作代码 DataFrame行列表查询操作详解+代码实战 DataFrame多表合并拼接函数concat、merge参数详解+代码操作展示 以上三篇很容易学会，没有比较难的实战。 本文承接上一篇：一文速学-Pandas处理缺失值操作各类方法详解 此篇博客基于Jup..
pandas 高级处理-缺失值处理
汪云辉的博客
08-15 445
pandas 高级处理-缺失值处理 1 如何处理nan 1获取缺失值的标记方式(NaN或者其他标记方式) 2如果缺失值的标记方式是NaN 判断数据中是否包含NaN： pd.isnull(df), pd.notnull(df) 存在缺失值nan,并且是np.nan: 1、删除存在缺失值的:dropna(axis=‘rows’) 注：不会修改原数据，需要接受返回值...
pandas：缺失值处理
weixin_43887421的博客
12-28 6163
pandas：缺失值处理前言一、isnull()二、notnull()三、dropna()四、fillna()总结 前言 当我们在处理数据时，总会遇到数值缺失的问题，pandas在处理缺失值的方面提供了很全面的方法，主要包括：isnull()——找出缺失值；notnull()——找出非缺失值；dropna()——剔除缺失值；fillna()——填充缺失值。具体使用方法请往下看。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、isnull() isnull()用来找出缺失值的位置，返回一个布尔类型的
Pandas处理缺失值的3种方法
最新发布
2301_77111486的博客
03-28 337
​处理数据框中的缺失值是数据分析过程中非常重要的一步。Pandas 提供了多种方法来处理缺失值，包括删除含有缺失值的行或列、填充缺失值以及插值等方法。适用场景：缺失值比例较低时（例如 <5%），可以直接删除。数据集较大且删除后不会显著影响数据分布。数据近似正态分布时，适合用均值或中位数填充。适用于时间序列数据或有序数据中缺失值的填补。一、删除含有缺失值的行或列。1.删除含有任何缺失值的行。分类变量适合用众数填充。2.删除所有缺失值的列。3.使用前向或后向填充。
Pandas缺失值处理
路在脚下
04-17 4797
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，本文对空值的替换和删除记录
pandas---缺失值的处理
weixin_43961909的博客
06-14 2298
inplace = True：会修改原数据，False:不替换修改原数据，生成新的对象。判断数据中是否包含NaN： pd.isnull(df)；np.nan是浮点类型，能参与到计算中。all() : 必须全部为True才会是True，类似and。any() : 只要有一个为True就为True，类似or。可以使用np.nan*()函数来计算，此时会过滤掉nan。删除存在缺失值的:dropna(axis='rows')Pandas中None与np.nan都视作np.nan。比如np.nansum(df)
python pandas缺失值处理_Python Pandas对缺失值的处理方法
weixin_39896617的博客
03-01 323
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seriesdropna：丢弃、删除缺失值axis : 删除行还是列，{0 or ‘index', 1 or ‘columns'}, default 0how : 如果等于any则任何值为空都删除，如果等于all则所有值都为空才删除inplace : 如果为True则修改当前df，否则返回新的dffill...
一文速学(十)-数据分析之Pandas数据分组操作方法详解+代码展示
master_hunter的博客
05-05 3779
前言 Pandas的基础数据结构Series和DataFrame。若是还不清楚的可以再去看看我之前的博客详细介绍这两种数据结构的处理方法： 一文速学-数据分析之Pandas数据结构和基本操作代码 一文速学-Pandas实现数值替换、排序、排名、插入和区间切片 一些Pandas基础函数的使用方法： DataFrame行列表查询操作详解+代码实战 一文速学-Pandas索引重塑实现长宽表数据转换 DataFrame多表合并拼接函数concat、merge参数详解+代码操作展示 Pand....
一文速学(七)-数据分析之Pandas索引设置操作各类方法详解+代码展示
master_hunter的博客
04-30 7957
前言 使用Pandasj进行数据分析时需要了解Pandas的基础数据结构Series和DataFrame。若是还不清楚的可以再去看看我之前的三篇博客详细介绍这两种数据结构的处理方法： 一文速学-数据分析之Pandas数据结构和基本操作代码 DataFrame行列表查询操作详解+代码实战 DataFrame多表合并拼接函数concat、merge参数详解+代码操作展示 Pandas中read_excel函数参数使用详解+实例代码 以上三篇均为基础知识，没有比较难的实战，比较容易学会。 首先说..
pandas 缺失值处理.md
09-01
主要介绍缺失值的定义、产生与处理，对缺失值做处理时的一些影响
Pandas对缺失值的处理
蚂蚁学Python
09-27 2428
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 how : 如果等于any则任何值为空都删除，如果等于all则所有值都为空才删除 inplace : 如果为True则修改当前df，否则返回新...
Python Pandas缺失值处理
ccc369639963的博客
04-19 3502
Python Pandas缺失值处理 在一些数据分析业务中，数据缺失是我们经常遇见的问题，缺失值会导致数据质量的下降，从而影响模型预测的准确性，这对于机器学习和数据挖掘影响尤为严重。因此妥善的处理缺失值能够使模型预测更为准确和有效。 为什么会存在缺失值？ 前面章节的示例中，我们遇到过很多 NaN 值，关于缺失值您可能会有很多疑问，数据为什么会丢失数据呢，又是从什么时候丢失的呢？通过下面场景，您会得到答案。 其实在很多时候，人们往往不愿意过多透露自己的信息。假如您正在对用户的产品体验做调查，在这个过程中您会发
Pandas处理缺失值
weixin_46180339的博客
04-07 761
Pandas中四种处理缺失值的方法，分别是isnull() 、notnull() 、dropna() 、fillna()
pandas数据缺失值处理
stusss的博客
04-11 409
pandas数据缺失值处理 import pandas as pd from numpy import NaN import numpy as np df = pd.DataFrame([[1,None,NaN],[1,1,NaN],[NaN,None,NaN],[0,None,NaN]]) print(df,"\n") #判断是否是空值，缺失值（None空值，NaN缺失值）,在是的位置上打上True，否则打上False print(df.isnull(),"\n") # axis默认值为0表示行，1为列
pandas处理缺失值
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04-24 437
是Pandas中DataFrame对象的一个方法，用于获取关于DataFrame的基本信息摘要，包括行数、列数、每列的非空值数量、数据类型等。方法可以填充缺失值，可以指定填充的值，如0、平均值、中位数等。方法可以检测DataFrame中的缺失值，返回一个布尔类型的DataFrame，True表示缺失值。方法则可以检测非缺失值，返回一个布尔类型的DataFrame，True表示非缺失值。方法可以删除包含缺失值的行或列，可以通过指定。在Pandas中，系统默认的缺失值可以是。
pandas - 缺失值处理
apollo_miracle的博客
03-11 1433
学习目标 说明Pandas的缺失值类型 应用replace实现数据的替换 应用dropna实现缺失值的删除 应用fillna实现缺失值的填充 应用isnull判断是否有缺失数据NaN 应用：对电影数据进行缺失值处理 1 电影数据文件获取 # 读取电影数据 movie = pd.read_csv("./data.csv") 2 缺失值的处理逻辑 对于NaN的数据，在pandas...
pandas缺失值处理
Big brother的博客
07-15 1464
（1）如果想将inf或-inf当成NaN，可以通过以下设置 pandas.options.mode.use_inf_as_na = True
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