利用Python进行数据分析_Pandas_处理缺失数据
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2022-04-05 11:26:11
申明:本系列文章是自己在学习《利用Python进行数据分析》这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理。 1 读取excel数据 2 检测缺失值 2.1 isnull返回一个含有布尔值的对象 2.2 notnull 是isnull 的否定式 3 滤除缺失数据 3.1 滤除所有包含缺失值的行 3. ......
申明:本系列文章是自己在学习《利用python进行数据分析》这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理。
1 读取excel数据
import pandas as pd import numpy as np file = 'd:\example.xls' df = pd.dataframe(pd.read_excel(file)) df
2 检测缺失值
2.1 isnull返回一个含有布尔值的对象
import pandas as pd import numpy as np file = 'd:\example.xls' df = pd.dataframe(pd.read_excel(file)) df = df.isnull() df
2.2 notnull 是isnull 的否定式
import pandas as pd import numpy as np file = 'd:\example.xls' df = pd.dataframe(pd.read_excel(file)) df = df.notnull() df
3 滤除缺失数据
3.1 滤除所有包含缺失值的行
df.dropna()
3.2 查看不含缺失值的所有行、列
df.dropna(thresh=4)
4 填充缺失数据
dataframe.fillna(value=none, method=none, axis=none, inplace=false, limit=none, downcast=none, **kwargs)
4.1 统一填充某一个值value
df.fillna(0)或df.fillna(value=0)
4.2 用前面的值填充缺失部分
df.fillna(method='ffill')
4.3 用后面的值填充缺失部分
df.fillna(method='bfill')
4.3 某n列用特定的值填充缺失部分
df.fillna({'起息日':'2018-12-11','评级得分':'100'})
4.4 指定一整个轴的值填充缺失部分
df.fillna(method='ffill',axis=1)
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