python,pandas缺失值資料處理

缺失值資料處理方式：

1.資料補齊 2.刪除對應資料行 3.不處理

'''uft-8編碼:包含全世界所有國家需要用到的字元，英文**用的較多

gbk編碼:包含全部的中文字元

unicode編碼:把所有語言統一到一套編碼

'''df=pd.read_csv(r"c:\data\data.csv"

,encoding=

'gbk'

)#pandas預設的編碼方式是utf8

#如果python中所要處理的字串中包含中文，那麼最好要搞懂所用字元的編碼，是gbk，還是utf-8，否則容易出現亂碼，以及語法錯誤。

#此處如果不寫encoding='gbk',會報錯（（unicodedecodeerror: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 0: invalid continuation byte）

判斷每一行是否有空值

'''print

(na.

any(axis=1)

)#any(iterable) 函式用於判斷給定的可迭代引數 iterable 是否全部為false，若是則返回 false，如果有乙個為 true，則返回 true。

針對某列資料具體判斷是否是空值

])#df[邏輯值]

df1=df.fillna(

'1')
#所有的空值都填1 。df中的內容沒有變。na代表空值
刪除整行資料
'''df2=df.dropna(
)#刪除空值資料。df中的內容沒有改變。
				
python pandas處理空值與缺失值問題
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缺失值選擇思想和處理缺失值
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缺失值處理    缺失值填充方法總結
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