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Pandas查找并内插缺失值

Pandas是一个基于Python的数据分析库,提供了丰富的数据结构和数据处理工具,可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。在数据处理过程中,经常会遇到缺失值的情况,Pandas提供了多种方法来查找并内插缺失值。

  1. 查找缺失值:
    • 使用isnull()函数可以判断数据中的每个元素是否为缺失值,返回一个布尔类型的DataFrame。
    • 使用notnull()函数可以判断数据中的每个元素是否不是缺失值,返回一个布尔类型的DataFrame。
    • 使用any()函数可以判断每列或每行是否存在缺失值,返回一个布尔值。
    • 使用sum()函数可以统计每列或每行缺失值的数量,返回一个Series。
  • 内插缺失值:
    • 使用fillna()函数可以将缺失值替换为指定的值,可以是一个常数、一个字典或一个Series。
    • 使用interpolate()函数可以根据已知数据的变化趋势,对缺失值进行线性内插或多项式内插。
    • 使用dropna()函数可以删除包含缺失值的行或列。

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面对缺失三种处理方法: option 1: 去掉含有缺失的样本(行) option 2:将含有缺失的列(特征向量)去掉 option 3:将缺失用某些填充(0,平均值,中值等) 对于dropna...axis=1: 删除包含缺失的列 how: 与axis配合使用 how=‘any’ :只要有缺失出现,就删除该行货列 how=‘all’: 所有的缺失,才删除行或列 thresh: axis...中至少有thresh个非缺失,否则删除 比如 axis=0,thresh=10:标识如果该行中非缺失的数量小于10,将删除改行 subset: list 在哪些列中查看是否有缺失 inplace...method: {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None 在列上操作 ffill / pad: 使用前一个来填充缺失...backfill / bfill :使用后一个来填充缺失 limit 填充的缺失个数限制。

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什么是缺失? (控制) 那么,到底什么是缺失呢? 直观上理解,缺失表示的是‘缺失的数据’ 缺失 导致的原因是什么呢?...1) 可能是由于数据不全所以导致数据缺失 2) 可能是误操作导致数据缺失 3) 亦或者人为地造成数据缺失。 什么是缺失? (控制) 那么,到底什么是缺失呢?...直观上理解,缺失表示的是‘缺失的数据’ 缺失 导致的原因是什么呢?...而这些只是在pandas 眼中是缺失 那么在人的眼中 ,某些异常值也会被当做 缺失来处理。 例如: 在一批年轻的用户中,出现了一个50岁的老头,我们就可以将它定义异常值。...中的元素传给有缺失的。

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