【Python】 使用 pandas 中位数填充空值 |
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那年夏天我和你躲在 这一大片宁静的海 直到后来我们都还在 对这个世界充满期待 今年冬天你已经不在 我的心空出了一块 很高兴遇见你 让我终究明白 回忆比真实精彩 🎵 王心凌《那年夏天宁静的海》 在数据分析和机器学习过程中，处理缺失数据是一个常见且重要的步骤。缺失数据可能会影响模型的性能，因此需要采用适当的方法来处理这些空值。本文将介绍如何使用 pandas 库中的中位数来填充数据中的空值。 什么是中位数填充？中位数填充是一种简单而有效的方法，用于填充数据集中缺失的值。中位数是一个统计量，表示数据集中间的值。与均值不同，中位数不受极端值的影响，因此在存在异常值时，中位数填充可能比均值填充更为稳健。 为什么选择中位数填充？稳健性：中位数不受异常值影响，能更准确地反映数据的中心趋势。 简单：实现和理解都很简单。 普适性：适用于大多数数值型数据的填充。 示例数据首先，我们创建一个包含一些空值的示例 DataFrame。 import pandas as pd import numpy as np # 创建示例数据 data = { 'A': [1, 2, np.nan, 4, 5], 'B': [np.nan, 2, 3, 4, np.nan], 'C': [1, np.nan, np.nan, 4, 5] } df = pd.DataFrame(data) print("原始数据：") print(df) 使用中位数填充空值 接下来，我们将使用 pandas 提供的 fillna() 方法来填充空值。首先计算每列的中位数，然后使用这些中位数填充相应列的空值。 python 复制代码 # 计算每列的中位数 median_values = df.median() # 使用中位数填充空值 df_filled = df.fillna(median_values) print("\n使用中位数填充后的数据：") print(df_filled) 结果分析在填充操作之后，我们可以看到 DataFrame 中的空值被相应列的中位数替换。 完整代码以下是完整的代码示例，从创建数据到使用中位数填充空值： import pandas as pd import numpy as np # 创建示例数据 data = { 'A': [1, 2, np.nan, 4, 5], 'B': [np.nan, 2, 3, 4, np.nan], 'C': [1, np.nan, np.nan, 4, 5] } df = pd.DataFrame(data) print("原始数据：") print(df) # 计算每列的中位数 median_values = df.median() # 使用中位数填充空值 df_filled = df.fillna(median_values) print("\n使用中位数填充后的数据：") print(df_filled)输出 原始数据： A B C 0 1.0 NaN 1.0 1 2.0 2.0 NaN 2 NaN 3.0 NaN 3 4.0 4.0 4.0 4 5.0 NaN 5.0 使用中位数填充后的数据： A B C 0 1.0 3.0 1.0 1 2.0 2.0 4.0 2 3.0 3.0 4.0 3 4.0 4.0 4.0 4 5.0 3.0 5.0 总结中位数填充是一种简单而有效的处理缺失数据的方法。它在处理异常值方面比均值填充更为稳健。在实际应用中，选择合适的填充方法取决于数据的特性和具体需求。希望本文能帮助你更好地理解和使用 pandas 中的中位数填充方法。如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言讨论。 |
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