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pandas检查和填充缺失值的N种方法总结

2023-01-19 11:04:35 作者：爱挠静香的下巴

本文主要介绍了pandas检查和填充缺失值的N种方法总结，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

一、构建示例数据

import pandas as pd
import numpy as np
data = {"ID":[202001, 202002, 202003, 202004, 202005, 202006, 202007, 202008, 202009, 202010],
       "Chinese":[98, 67, 84, 88, 78, 90, 93, np.nan, 82, 87],
       "Math":[92, 80, 73, np.nan, 88, 78, 90, 82, 77, 69],
       "English":[88, 79, 90, 73, 79, 83, 81, np.nan, 71, np.nan]
       }
df = pd.DataFrame(data)
df

二、检查缺失值的n种方法

2.1 确认是否有缺失值的两种方法

df.isnull().values.any()

True

df.isnull().sum().any()

True

2.2 查看缺失数目和缺失率

df.isnull().sum()

all_data_na = (df.isnull().sum()/len(df))*100
all_data_na = all_data_na.drop(all_data_na[all_data_na == 0].index).sort_values(ascending=False)
missing_data = pd.DataFrame({'缺失率' : all_data_na})
missing_data

2.3 查看非缺失值数目

df.info()

df.shape[0] - df.isnull().sum()

df.notnull().sum()

三、缺失值填充三种示例

# 用上下平均值填充English
df['English'] = df['English'].fillna(df['English'].interpolate())
df.head(10)

# 用中位数填充value列：
df['Math'] = df['Math'].fillna(df['Math'].median())
df.head(10)

# 用-1填充Chinese列：
df['Chinese'] = df['Chinese'].fillna(-1)
df.head(10)

到此这篇关于pandas检查和填充缺失值的N种方法总结的文章就介绍到这了,更多相关pandas检查和填充缺失值内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！