DataFrame的缺失数据判断和处理(2)

 时间:2024-10-14 17:12:55

1、前提:加载numpy、pandas、和Series,DataFrame。生成一个含有缺失值的DataFrame(8*4),命名为df1,如图

DataFrame的缺失数据判断和处理(2)

2、使用thresh参数过滤缺失值。df1.dropna(thresh=3)表示至少有3个不是缺失值,df1.dropna(thresh=4)表示至少有4个不是缺失值,如图所示

DataFrame的缺失数据判断和处理(2)

4、使用method方法进行插值。df1.fillna(method='bfill')表示对缺失值进行后向填充,df1.fillna(method='bfill',limit=2)表示对缺失值进行后向填充,同时至多填充2行,如图所示

DataFrame的缺失数据判断和处理(2)

6、如果需要把原来的DataFrame缺失值直接替换掉(修改了原DataFrame),那么需要使用参数inplace=True即可,如图

DataFrame的缺失数据判断和处理(2)
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