Pandas的缺失值處理

2022-04-29 08:54:07 字數 675 閱讀 1626

處理方式：

不是缺失值nan，有預設標記的

#


判斷資料是否為nan


#pd.isnull(df),pd.notnull(df),pd.isna(df)


#讀取資料


movie = pd.read_csv("


./date/imdb-movie-data.csv")


##第一種 刪除


#pandas刪除缺失值，使用dropna的前提是，缺失值的型別必須是np.nan


#刪除缺失值為np.nan的所在行


movie.dropna()


#第二種 替換缺失值


#替換存在缺失值的樣本


#替換  填充平均值


movie['


metascore


'].fillna(movie['


metascore


'].mean(), inplace=true)


#替換  填充自定義值


movie['


metascore


'].fillna(11, inplace=true)

#


把一些其它值標記的缺失值，替換成np.nan


mm = moive.replace(to_replace='


預設值', value=np.nan)

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