Part6:Pandas 三类函数对缺失值的处理

2023-03-12 05:52| 来源: 网络整理| 查看: 265

Pandas对缺失值的处理

Pandas使用这些函数处理缺失值:

. isnull和notnull:检测是否是空值，可用于df和series. dropna:丢弃、删除缺失值 axis:删除行还是列，{0 or 'index',1 or 'columns'}, default 0 how :如果等于any则任何值为空都删除，如果等于all则所有值都为空才删除 inplace :如果为True则修改当前df，否则返回新的df . fillna:填充空值 value:用于填充的值，可以是单个值，或者字典(key是列名，value是值) method :等于ffill使用前一个不为空的值填充forword fill;等于bfill使用后一个不为空的值填充backword fill axis:按行还是列填充，{0 or 'index',1 or 'columns'} inplace:如果为True则修改当前df，否则返回新的df

import pandas as pd 实例:特殊Excel的读取、清洗、处理步骤1:读取excel的时候，忽略前几个空行 fpath='./datas/student_excel/student_excel.xlsx' df=pd.read_excel(fpath,skiprows=2) df 步骤2：检测空值--df.isnull() df.isnull()

以下两个函数输出的是相反的值：

df['分数'].isnull()、df['分数'].notnull()

df['分数'].isnull() df['分数'].notnull()

筛选出没有空分数的所有行---df.loc[df['分数'].notnull(),:]

#筛选出没有空分数的所有行 df.loc[df['分数'].notnull(),:]

步骤3：删除掉全是空值的列 df.dropna(axis='columns',how='all',inplace=True) df

步骤4：删除掉全是空值的行 df.dropna(axis='index',how='all',inplace=True) df

步骤5：将分数列为空的填充为0分 df.fillna({'分数':0})

上述操作可以等于以下代码

#上述操作可以等于一下代码 df.loc[:,'分数']=df['分数'].fillna(0) df

步骤6：将姓名的缺失值填充

使用前面的有效值填充，用ffill:forward fill

df.loc[:,'姓名']=df['姓名'].fillna(method='ffill') df

步骤7：将清洗号的excel保存 df.to_excel('./datas/student_excel/student_excel_clean.xlsx',index=False)

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