Pandas作为Python的数据处理库，提供了丰富的数据清洗和分析功能，其中处理缺失值是数据清洗的关键步骤之一 。在实际数据处理中，经常遇到数据缺失的情况，如何处理缺失值成为了大家需要解决的问题 。本文将介绍Pandas中处理缺失值的2种常用方式，并通过代码实例进行演示 。
一、缺失值的处理方式
文章插图
在Pandas中，常用的处理缺失值的方式有两种，一种是删除缺失值，另一种是填充缺失值 。具体的实现方法如下：
1. 删除缺失值
删除缺失值是一种简单而直接的方式，可以通过Pandas中的dropna()函数实现 。该函数的主要参数包括axis、how、thresh、subset等，其中axis表示删除的方向，how表示删除的方式，thresh表示删除缺失值的最小数量，subset表示指定删除的列或行 。下面是一个简单的例子：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
'B': [5, np.nan, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, np.nan]})
print(df)
```
输出结果如下：
```
ABC
01.05.09.0
12.0NaN10.0
2NaN7.011.0
34.08.0NaN
```
接下来，我们可以通过dropna()函数删除缺失值：
```python
df.dropna()
```
输出结果如下：
```
ABC
01.05.09.0
```
可以看到，删除缺失值后，只剩下了一行数据 。如果我们想删除整列缺失值，则可以指定axis为1：
```python
df.dropna(axis=1)
```
输出结果如下：
```
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [0, 1, 2, 3]
```
可以看到，所有列都被删除了，因为每列都存在缺失值 。如果我们只想删除缺失值数量超过一定数量的行或列，可以指定thresh参数：
【Pandas缺失值2种处理方式代码实例】```python
df.dropna(thresh=2)
```
输出结果如下：
```
ABC
01.05.09.0
12.0NaN10.0
34.08.0NaN
```
可以看到，只有一行缺失值被删除了，因为该行缺失值数量小于2 。
2. 填充缺失值
填充缺失值是另一种处理缺失值的方式，可以通过Pandas中的fillna()函数实现 。该函数的主要参数包括value、method、axis等，其中value表示填充的值，method表示填充的方式，axis表示填充的方向 。下面是一个简单的例子：
```python
df.fillna(value=https://www.ycpai.cn/python/0)
```
输出结果如下：
```
ABC
01.05.09.0
12.00.010.0
20.07.011.0
34.08.00.0
```
可以看到，所有缺失值都被填充为了0 。如果我们想使用缺失值前面或后面的值进行填充，可以指定method参数为ffill或bfill：
```python
df.fillna(method='ffill')
```
输出结果如下：
```
ABC
01.05.09.0
12.05.010.0
22.07.011.0
34.08.011.0
```
可以看到，缺失值被前面的值进行了填充 。如果我们想指定填充方向，可以指定axis参数：
```python
df.fillna(method='ffill', axis=1)
```
输出结果如下：
```
ABC
01.05.09.0
12.02.010.0
2NaN7.011.0
34.08.08.0
```
可以看到，缺失值被左边的值进行了填充 。
二、缺失值处理的注意事项
在处理缺失值时，需要注意以下几点：
1. 缺失值的原因 。缺失值可能是由于数据采集、传输或处理过程中出现的问题，也可能是由于数据本身就不存在造成的 。需要明确缺失值的原因，以便选择合适的处理方式 。
2. 删除缺失值可能会导致数据的丢失 。在删除缺失值时，需要考虑数据的完整性和准确性，避免因为删除过多缺失值而导致数据的丢失 。
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