利用Python进行数据分析(10) pandas基础: 处理缺失数据
数据不完整在数据分析的过程中很常见。
pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组里的缺失数据。
pandas使用isnull()和notnull()函数来判断缺失情况。
对于缺失数据一般处理方法为滤掉或者填充。
滤除缺失数据
对于一个Series,dropna()函数返回一个包含非空数据和索引值的Series,例如:
对于DataFrame,dropna()函数同样会丢掉所有含有空元素的数据,例如:
但是可以指定how='all',这表示只有行里的数据全部为空时才丢弃,例如:
如果想以同样的方式按列丢弃,可以传入axis=1,例如:
填充缺失数据
如果不想丢掉缺失的数据而是想用默认值填充这些空洞,可以使用fillna()函数:
如果不想只以某个标量填充,可以传入一个字典,对不同的列填充不同的值:
作者:backslash112 (美国CS研究生在读/机器人工程师)
出处:http://sirkevin.cnblogs.com
GitHub:https://github.com/backslash112
本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利。
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posted on 2016-08-13 16:13 backslash112 阅读(20592) 评论(0) 编辑 收藏 举报