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。

Pandas相关链接：

• Pandas官方文档
• Pandas isnull()函数文档
• Pandas notnull()函数文档
• Pandas any()函数文档
• Pandas sum()函数文档
• Pandas fillna()函数文档
• Pandas interpolate()函数文档
• Pandas dropna()函数文档

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