是指通过一定的方法将数据帧中的缺失值(NaN)替换为有效的数值或者删除这些缺失值,以便进行后续的数据分析和处理。
缺失值的存在可能会影响数据的准确性和完整性,因此需要进行填充处理。常用的填充方法包括以下几种:
在pandas中,可以使用fillna()函数来进行缺失值填充。具体使用方法如下:
import pandas as pd
# 创建一个包含缺失值的数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
'B': [5, np.nan, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, np.nan]})
# 填充为固定值
df.fillna(0, inplace=True)
# 填充为均值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)
# 填充为前后值
df.fillna(method='ffill', inplace=True) # 使用前值填充
df.fillna(method='bfill', inplace=True) # 使用后值填充
# 插值填充
df.interpolate(inplace=True)
# 使用模型预测填充
# 需要先将数据帧拆分为有缺失值和无缺失值两部分,然后使用有缺失值的部分作为测试集,无缺失值的部分作为训练集,训练模型进行预测填充
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