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PythonPandas对缺失值的处理方法-创新互联

Pandas使用这些函数处理缺失值:

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  • isnull和notnull:检测是否是空值,可用于df和series
  • dropna:丢弃、删除缺失值
    • axis : 删除行还是列,{0 or ‘index', 1 or ‘columns'}, default 0
    • how : 如果等于any则任何值为空都删除,如果等于all则所有值都为空才删除
    • inplace : 如果为True则修改当前df,否则返回新的df
  • fillna:填充空值
    • value:用于填充的值,可以是单个值,或者字典(key是列名,value是值)
    • method : 等于ffill使用前一个不为空的值填充forword fill;等于bfill使用后一个不为空的值填充backword fill
    • axis : 按行还是列填充,{0 or ‘index', 1 or ‘columns'}
    • inplace : 如果为True则修改当前df,否则返回新的df
import pandas as pd

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分享名称:PythonPandas对缺失值的处理方法-创新互联
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