pandas缺失值查看及处理方法(后附源数据供大家练习)

发布时间:2024年01月15日

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数据预览:

一、查看缺失值

二、处理缺失值

1.删除dropna

(1)参数介绍

(2)使用方法示例

A.删除有空值的整行

B.删除有空值的整列

C.删除一行全是空值的整行

D.删除非空值低于指定数值的整行

E.删除指定列中有空值的整行

2.填充fillna

(1)给所有空值填充指定数值

(2)给指定列填充指定数值

三、源数据网盘链接


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数据预览:

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一、查看缺失值

数据.isnull()

如果该处数据为空显示True,不为空显示False

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二、处理缺失值

1.删除dropna

(1)参数介绍

DataFrame.dropna(axis=0,how='any',thresh=None,subset=None,inplace=False)

参数介绍
axis

0是删除包含缺失值的行(默认是这个)

1是删除包含缺失值的列

how

any只要有一个缺失值就删除该行或列

all全是缺失值才删除该行或列

thresh如果少于thresh个非缺失值就删除该行或列
subset指定要查看的列
inplace是否在原数据上操作True/False

(2)使用方法示例

A.删除有空值的整行

data.dropna()

所有有空值的行都已被删除,剩下的都是非空值

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B.删除有空值的整列

data.dropna(axis=1)

如图,各列只有序号和姓名列没有空值被保留了下来?

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C.删除一行全是空值的整行

data.dropna(how="all")

由B可知本数据中序号和姓名列无空值,并不存在全是空值整行,所以经此操作并没有数据被删除

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D.删除非空值低于指定数值的整行

data.dropna(thresh=3)

非空值低于3的只有李平平和卢海军,这两人的数据均已被删除?

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E.删除指定列中有空值的整行

data.dropna(subset=['语文','英语'])

只要语文或者英语二者之一有空值即被删除

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2.填充fillna

(1)给所有空值填充指定数值

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data.fillna(211)

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(2)给指定列填充指定数值

运用字典,将列名作为key,指定值作为value写入字典

data.fillna({"语文":211,"数学":985,"英语":666})

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三、源数据网盘链接

链接:https://pan.baidu.com/s/10BpZWFj6K9-UOVJwuQH5VA?
提取码:1234

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文章来源:https://blog.csdn.net/2302_80061155/article/details/135574599
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