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Python Frame如何處理缺失數據

小樊
82
2024-07-15 18:55:38
欄目: 編程語言

在Python中,可以使用pandas庫中的DataFrame來處理缺失數據。以下是幾種常用的方法:

  1. 刪除缺失數據:可以使用dropna()方法來刪除包含缺失數據的行或列。例如,使用df.dropna()會刪除包含缺失數據的行。
import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, None, 4],
        'B': [5, None, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

df.dropna()  # 刪除包含缺失數據的行
  1. 填充缺失數據:可以使用fillna()方法來填充缺失數據。例如,使用df.fillna(0)會用0來填充缺失數據。
df.fillna(0)  # 用0填充缺失數據
  1. 插值填充:可以使用interpolate()方法對缺失數據進行插值填充。該方法會根據已知數據點進行線性插值填充。
df.interpolate()  # 對缺失數據進行插值填充

以上是幾種常用的處理缺失數據的方法,可以根據具體情況選擇合適的方法來處理缺失數據。

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