pandas缺失值处理方法。

Pandas是Python中最常用的数据处理库之一，它提供了各种数据结构和函数，方便用户进行数据处理和分析。然而，在处理数据时，数据集中有时会存在缺失值的情况。因此，本文将介绍Pandas中的缺失值处理方法。

一、缺失值的常见类型

在数据处理中，缺失值是指数据集中某些数据缺失或无法获取的情况，通常用NaN(Not a Number)或None表示。在Pandas中，缺失值的类型包括以下几种：

1. NaN：表示Not a Number，通常用于浮点数数据类型。

2. None：表示Python中的空值，通常用于对象和字符串类型。

3. NaT：表示Not a Time，通常用于时间序列数据类型。

二、缺失值的处理方法

1. 删除缺失值

删除缺失值是处理缺失值最简单的方法之一。Pandas提供了dropna()函数，可以删除包含缺失值的行或列。该函数的常用参数包括：

（1）axis：指定删除行或列，默认为0，即删除行。

（2）how：指定删除方式，默认为any，即只要有一个缺失值就删除；当值为all时，只有当所有值都缺失时才删除。

（3）thresh：指定每行或每列非缺失值的最小数量，如果小于该值，则删除。

下面是一个示例：

```python

import pandas as pd import numpy as np

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]}) print(data)

# 删除包含缺失值的行

data_dropna = data.dropna() print(data_dropna)

# 删除包含缺失值的列

data_dropna = data.dropna(axis=1) print(data_dropna)

# 指定thresh参数

data_dropna = data.dropna(thresh=2) print(data_dropna) ```

输出结果如下：

```

A B C 0 1.0 5.0 9 1 2.0 NaN 10 2 NaN 7.0 11 3 4.0 8.0 12

A B C 0 1.0 5.0 9 3 4.0 8.0 12

C 0 9 1 10 2 11 3 12

A B C 0 1.0 5.0 9 1 2.0 NaN 10 3 4.0 8.0 12 ```

从输出结果可以看出，使用dropna()函数删除包含缺失值的行或列后，数据集中不再包含缺失值。

2. 填充缺失值

填充缺失值是处理缺失值的另一种方法。Pandas提供了fillna()函数，可以将缺失值替换为指定的值或使用指定的方法进行填充。该函数的常用参数包括：

（1）value：指定要替换缺失值的值。

（2）method：指定填充方法，常用的方法包括ffill（用缺失值前面的值进行填充）、bfill（用缺失值后面的值进行填充）和mean（用均值进行填充）。

（3）limit：指定每个缺失值连续填充的最大数量。

下面是一个示例：

```python

import pandas as pd import numpy as np

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]}) print(data)

# 用0进行填充

data_fillna = data.fillna(0) print(data_fillna)

# 用均值进行填充

data_fillna = data.fillna(data.mean()) print(data_fillna)

# 使用ffill方法进行填充

data_fillna = data.fillna(method='ffill') print(data_fillna)

# 使用bfill方法进行填充

data_fillna = data.fillna(method='bfill') print(data_fillna) ```

输出结果如下：

```

A B C 0 1.0 5.0 9 1 2.0 NaN 10 2 NaN 7.0 11 3 4.0 8.0 12

A B C 0 1.0 5.0 9 1 2.0 0.0 10 2 0.0 7.0 11 3 4.0 8.0 12

A B C 0 1.000000 5.0 91 2.000000 6.0 102 2.333333 7.0 113 4.000000 8.0 12

A B C 0 1.0 5.0 9 1 2.0 5.0 10 2 2.0 7.0 11

3 4.0 8.0 12

A B C 0 1.0 5.0 9 1 2.0 7.0 10 2 4.0 7.0 11 3 4.0 8.0 12 ```

从输出结果可以看出，使用fillna()函数填充缺失值后，数据集中不再包含缺失值。

三、总结

本文介绍了Pandas中处理缺失值的两种方法：删除缺失值和填充缺失值。删除缺失值可以通过dropna()函数实现，而填充缺失值可以通过fillna()函数实现。在实际应用中，应根据数据集的情况选择合适的方法进行处理。