Pandas缺失值2種處理方式代碼實例

 更新時間:2020-06-14 04:45:21   作者:佚名   我要評論(0)

處理方式:
存在缺失值nan,并且是np.nan:


刪除存在缺失值的:dropna(axis='rows')


替換缺失值:fillna(df[].mean(), inplace=True)


不是缺失值nan,有默認標

處理方式:

存在缺失值nan,并且是np.nan:

刪除存在缺失值的:dropna(axis='rows')

替換缺失值:fillna(df[].mean(), inplace=True)

不是缺失值nan,有默認標記的

1、存在缺失值nan,并且是np.nan

# 判斷數據是否為NaN
# pd.isnull(df),pd.notnull(df),pd.isna(df)

# 讀取數據
movie = pd.read_csv("./date/IMDB-Movie-Data.csv")

##第一種 刪除
# pandas刪除缺失值,使用dropna的前提是,缺失值的類型必須是np.nan
# 刪除缺失值為np.nan的所在行
movie.dropna()


# 第二種 替換缺失值
# 替換存在缺失值的樣本
# 替換 填充平均值
movie['Metascore'].fillna(movie['Metascore'].mean(), inplace=True)
# 替換 填充自定義值
movie['Metascore'].fillna(11, inplace=True)

2、不是缺失值nan,有默認標記的

1、先替換默認標記值為np.nan

df.replace(to_replace=, value=)

2、在進行缺失值的處理

# 把一些其它值標記的缺失值,替換成np.nan
mm = moive.replace(to_replace='默認值', value=np.nan)

以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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