pandas缺失值查看及处理方法（后附源数据供大家练习）

目录

 

数据预览：

一、查看缺失值

二、处理缺失值

1.删除dropna

（1）参数介绍

（2）使用方法示例

A.删除有空值的整行

B.删除有空值的整列

C.删除一行全是空值的整行

D.删除非空值低于指定数值的整行

E.删除指定列中有空值的整行

2.填充fillna

（1）给所有空值填充指定数值

（2）给指定列填充指定数值

三、源数据网盘链接

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数据预览：

一、查看缺失值

数据.isnull()

如果该处数据为空显示True，不为空显示False

二、处理缺失值

1.删除dropna

（1）参数介绍

DataFrame.dropna(axis=0,how='any',thresh=None,subset=None,inplace=False)

参数	介绍
axis	0是删除包含缺失值的行（默认是这个） 1是删除包含缺失值的列
how	any只要有一个缺失值就删除该行或列 all全是缺失值才删除该行或列
thresh	如果少于thresh个非缺失值就删除该行或列
subset	指定要查看的列
inplace	是否在原数据上操作True/False

（2）使用方法示例

A.删除有空值的整行

data.dropna()

所有有空值的行都已被删除，剩下的都是非空值

B.删除有空值的整列

data.dropna(axis=1)

如图，各列只有序号和姓名列没有空值被保留了下来 

C.删除一行全是空值的整行

data.dropna(how="all")

由B可知本数据中序号和姓名列无空值，并不存在全是空值整行，所以经此操作并没有数据被删除

D.删除非空值低于指定数值的整行

data.dropna(thresh=3)

非空值低于3的只有李平平和卢海军，这两人的数据均已被删除 

E.删除指定列中有空值的整行

data.dropna(subset=['语文','英语'])

只要语文或者英语二者之一有空值即被删除

2.填充fillna

（1）给所有空值填充指定数值

 

data.fillna(211)

（2）给指定列填充指定数值

运用字典，将列名作为key，指定值作为value写入字典

data.fillna({"语文":211,"数学":985,"英语":666})

三、源数据网盘链接

链接：https://pan.baidu.com/s/10BpZWFj6K9-UOVJwuQH5VA 
提取码：1234