python数据框数据缺失值的指定、查找、补齐、删除等操作

缺失值处理：

  • 01 指定要查找的NA值，aheb
    df=read_csv(
    'D:\DATA\pycase\4.4缺失值处理\data2.csv',
    engine='python',
    na_values=['a','b'])

  • 02 找出空值的位置
    isNA=df.isnull()

  • 03 获取空值所在的行
    df[isNA.any(axis=1)]

  • 04 指定某列的na值
    df[isNA[['key']].any(axis=1)]

df[isNA[['key','value']].any(axis=1)]

  • 05 替换掉NA值
    df.fillna('未知')

  • 06 直接删除NA空值
    newDF=df.dropna()

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
【社区内容提示】社区部分内容疑似由AI辅助生成，浏览时请结合常识与多方信息审慎甄别。
平台声明：文章内容（如有图片或视频亦包括在内）由作者上传并发布，文章内容仅代表作者本人观点，简书系信息发布平台，仅提供信息存储服务。

相关阅读更多精彩内容

友情链接更多精彩内容