Python缺失值的处理：方法与实践

在数据分析和 机器学习 的过程中，缺失值是一个常见问题。缺失值可能是由于 数据采集 的限制、样本遗失或者错误导致的。如果直接处理未经处理的数据，可能会导致错误的分析和预测。因此，对缺失值进行处理是数据预处理的必要步骤。Python提供了多种工具和库来处理缺失值，包括NumPy和pandas。
一、NumPy处理缺失值
NumPy是Python中用于数值计算的库，它提供了处理缺失值的函数。NumPy中的 numpy.nan 表示一个缺失值。可以使用 numpy.isnan() 函数来检测缺失值。
下面是一个使用NumPy处理缺失值的示例：

import numpy as np
# 创建一个包含缺失值的数组
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.nan, 6])
# 使用isnan()函数检测缺失值
missing_values = np.isnan(arr)
print(missing_values)
# 使用fill()函数填充缺失值
filled_arr = np.nanfill(arr, value=0)
print(filled_arr)

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含缺失值的数组。然后使用 np.isnan() 函数检测缺失值，将返回一个与原数组形状相同的布尔数组，其中True表示对应位置的值为缺失值。最后，使用 np.nanfill() 函数填充缺失值，将所有缺失值替换为指定的值（在这个例子中为0）。
p二、pandas处理缺失值
pandas是Python中用于数据处理和分析的库，它提供了更丰富的功能来处理缺失值。在pandas中，缺失值表示为 NaN （Not a Number）。可以使用 isnull() 或 isna() 函数来检测缺失值。
下面是一个使用pandas处理缺失值的示例：