这篇文章将为大家详细讲解有关pandas dataframe统计填充空值方式，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
数据填充：处理缺失值
在数据分析中，经常会遇到缺失值的情况，即数据集中某些单元格或行中没有有效数据。处理缺失值对于确保数据完整性和分析准确性至关重要。Pandas DataFrame 提供了多种方法来填充缺失值。
填充方法
1. fillna()
fillna() 是最常用的填充方法。它允许用户用指定的常量值、当前列或行的均值、中位数或众数填充缺失值。
df.fillna(0) # 用 0 填充缺失值
df.fillna(df["column_name"].mean()) # 用当前列的均值填充缺失值2. interpolate()
interpolate() 从缺失值的前后值中内插或外推数据。它支持线性、时间序列、样条和多项式插值。
df.interpolate(method="linear") # 用线性插值填充缺失值
df.interpolate(method="time") # 用时间序列插值填充缺失值3. ffill() 和 bfill()
ffill() 和 bfill() 分别用前一个或后一个非缺失值填充缺失值。
df.ffill() # 用前一个非缺失值填充缺失值
df.bfill() # 用后一个非缺失值填充缺失值选择填充方法
选择填充方法取决于数据类型、缺失值模式以及预期分析。
- 数值数据：均值、中位数或插值通常是合适的。
- 分类数据：众数或填充特定值（如“未知”）
- 时间序列数据：时间序列插值
- 随机缺失值：随机采样非缺失值
其他注意事项
- 检查缺失值模式：在填充缺失值之前，检查缺失值模式以了解缺失的原因。随机缺失值通常需要不同的处理方法。
- 处理极端值：缺失值填充可能会引入极端值。可以考虑在填充后应用异常检测技术。
- 保留原始数据：在修改原始数据之前，请务必创建备份或副本。
- 后续分析：填充缺失值后，应重新评估数据并进行适当的敏感性分析，以确保结果的可靠性。
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