Python 教学 | Pandas 缺失值与重复值的处理方法

Question

如题所述

Answer 1

Python中Pandas处理缺失值与重复值的方法如下：

1. 缺失值处理 识别缺失值：使用isna和notna函数识别数据中的缺失值。 填充缺失值： 若数据合理存在缺失，可选择保持原样。 否则，可使用fillna函数进行填充，填充值可以是均值、中位数等，例如df.fillna)使用中位数填充。

2. 缺失值删除 使用dropna函数删除含有缺失值的数据。 删除所有含有缺失值的行：df.dropna。 删除特定字段中含有缺失值的行：df.dropna。

3. 重复值处理 检测重复值：使用duplicated函数检测数据中的重复行。 删除重复值： 使用drop_duplicates函数删除重复行，保留唯一值：df.drop_duplicates。 若要删除所有重复行，保留无重复的第一行或最后一行，可设置keep=False：df.drop_duplicates。